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Day 1: 机器学习理论基础 - 核心概念篇

1. 背景介绍

机器学习的历史发展

机器学习(Machine Learning)这个概念最早由Arthur Samuel在1959年提出，他将其定义为"让计算机具有学习能力而无需进行明确编程的研究领域"。从那时起，机器学习经历了几个重要发展阶段：

• 1950s-1960s: 感知机和早期神经网络
• 1970s-1980s: 专家系统和基于规则的方法
• 1990s-2000s: 统计学习理论和支持向量机
• 2010s至今: 深度学习革命和大数据时代

为什么机器学习如此重要？

在传统编程中，我们需要明确告诉计算机每一步该做什么。但面对复杂的现实问题（如图像识别、语音理解、自然语言处理），传统编程方法变得极其困难甚至不可能。机器学习允许计算机从数据中自动发现模式，做出预测和决策。

2. 概念详解

2.1 机器学习的三大范式

监督学习 (Supervised Learning)

• 定义</