機器學習、深度學習、強化學習是人工智能領域的三大核心方向，各自具有獨特的理論基礎和方法論。以下是它們的核心理論知識總結：

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一、機器學習（Machine Learning, ML）

1. 基礎概念

• 目標：通過數據驅動的方式，讓機器從經驗中學習規律，完成預測、分類或決策任務。

• 核心范式：

  • 監督學習（輸入-輸出對，如回歸、分類）

  • 無監督學習（無標簽數據，如聚類、降維）

  • 半監督學習（少量標簽+大量無標簽數據）

  • 強化學習（與環境的交互反饋，但通常單獨分類）。

2. 核心理論

• 統計學習理論：

  • 泛化能力：模型在未知數據上的表現