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机器学习、深度学习、强化学习是人工智能领域的三大核心方向，各自具有独特的理论基础和方法论。以下是它们的核心理论知识总结：

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一、机器学习（Machine Learning, ML）

1. 基础概念

• 目标：通过数据驱动的方式，让机器从经验中学习规律，完成预测、分类或决策任务。

• 核心范式：

  • 监督学习（输入-输出对，如回归、分类）

  • 无监督学习（无标签数据，如聚类、降维）

  • 半监督学习（少量标签+大量无标签数据）

  • 强化学习（与环境的交互反馈，但通常单独分类）。

2. 核心理论

• 统计学习理论：

  • 泛化能力：模型在未知数据上的表现