机器学习（Machine Learning）是人工智能的核心研究领域之一，并取得了广泛的应用效果，是引领这一轮“人工智能热潮”的关键技术支撑。《机器学习初步》课程覆盖机器学习的入门基石内容，课程主讲人周志华教授是领域专家，所著《机器学习》（网友昵称为“西瓜书”）正是本课程的教材。课程团队成员也包罗詹德川教授、叶翰嘉博士、赵鹏博士，负责课程讨论与习题解答。

本课程覆盖机器学习的基本理论框架以及核心方法，对机器学习中最重要的基础知识点和算法思想进行讲述。

机器学习是人工智能领域中重要的一个分支，它通过构建和训练模型，使计算机能够从数据中学习并进行预测或决策。以下是机器学习初步知识点的一些核心内容：

1. 监督学习（Supervised Learning）：监督学习是指使用带有标签的训练数据来训练模型，其中标签表示了样本的真实答案或目标输出。常见的监督学习方法包罗线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习是指从没有标签的数据集中挖掘出隐藏的结构或模式。常见的无监督学习方法包罗聚类、降维和关联规则等。

3. 半监督学习（Semi-supervised Learning）：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的学习方式，仅使用少量的标签数据和大量的未标签数据来训练模型。

4. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法。智能体通过尝试和错误的方式不竭优化策略，以最大化累积奖励。

5. 特征工程（Feature Engineering）：特征工程是指从原始数据中提取有用的特征，以供机器学习模型使用。它包罗特征选择、数据预处理、特征变换等步骤。

6. 模型评估与选择：对模型进行评估和选择是机器学习中重要的一步。常用的评估指标包罗准确率、精确率、召回率、F1分数等。同时，也需要使用交叉验证和验证集来确保模型的泛化能力。

7. 过拟合与欠拟合：在机器学习中，过拟合指的是模型在训练集上表示良好，但在未知数据上表示较差；而欠拟合则指模型无法很好地拟合训练数据。解决过拟合和欠拟合的方法包罗增加训练样本、正则化、调整模型复杂度等。

以上只是机器学习初步知识点的一些核心内容，机器学习是一个广泛而深入的领域，还有很多其他的概念和技术值得深入学习和探索。