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什么是强化学习(Reinforcement Learning)？本文通过“训练宠物”和“玩游戏”的比喻，为您揭示其通过与环境互动、试错和奖励来学习最佳行为策略的独特机制，及其在机器人和游戏AI中的核心作用。

什么是无监督学习(Unsupervised Learning)？本文通过“整理杂乱图书馆”的比喻，为您揭示其在没有标签的数据中自动发现隐藏结构和模式的魔力，详解其核心任务——聚类与降维。

泛化 (Generalization) 是什么？本文为你揭示支撑现代 AI 的这一核心特性。通过“教小朋友认识猫”的比喻，了解 AI 如何从“死记硬背”（过拟合）走向“举一反三”（泛化），并将其学到的规律应用到从未见过的新数据上。

什么是监督学习(Supervised Learning)？本文通过“带着标准答案的模拟考试”的比喻，为您揭示其作为最主流机器学习方式的本质，详解其两大核心任务——分类与回归，及其在现实世界中的应用。