机器学习是人工智能核心领域，理解基础概念是入门关键。
监督学习是常见类型，通过已有标签数据训练模型。如分类问题，利用带类别标签的数据训练模型，预测新数据类别。像垃圾邮件分类，将已标注为垃圾邮件或正常邮件的数据输入模型，训练后让模型判断新邮件是否为垃圾邮件。
无监督学习处理无标签数据，发现数据内在结构和模式。聚类算法是典型应用，将数据按相似性分成不同簇，如客户细分，将具有相似消费行为的客户聚为一类。
强化学习通过智能体与环境交互学习{BANNED}最佳优策略。例如机器人在环境中不断尝试不同动作，根据环境反馈的奖励信号调整策略，以达到目标。
特征工程也很重要，对原始数据进行处理，提取有价值特征，提升模型性能。如在房价预测中，将房屋面积、房间数量、地理位置等作为特征。
理解这些基础概念，为深入学习机器学习算法和应用奠定基础，在众多领域有广泛应用前景 。
