机器学习的核心：让计算机从数据中自动发现规律。
传统编程 vs 机器学习
三种学习方式
监督学习：带标签数据→学映射（猫狗分类）。无监督学习：无标签→发现结构（客户分群）。强化学习：试错+奖励→最优策略（机器人走路）。
核心术语
特征=数据属性 / 模型=学到的规律 / 训练=调参使预测更准 / 过拟合=背答案不泛化
💡 类比
像教小孩认字：不解释笔画规则，给他看大量字的例子+答案，他自己"学会"认新字。
机器学习的核心：让计算机从数据中自动发现规律。
监督学习：带标签数据→学映射（猫狗分类）。无监督学习：无标签→发现结构（客户分群）。强化学习：试错+奖励→最优策略（机器人走路）。
特征=数据属性 / 模型=学到的规律 / 训练=调参使预测更准 / 过拟合=背答案不泛化
像教小孩认字：不解释笔画规则，给他看大量字的例子+答案，他自己"学会"认新字。