机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机通过数据学习并做出决策或预测。本教程将为您介绍机器学习的基础概念和常用算法。
基础概念
- 监督学习：通过标注的训练数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
- 无监督学习：通过未标注的数据来发现数据中的模式或结构。
- 强化学习：通过与环境交互来学习最优策略。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二分类问题。
- 支持向量机：通过找到最佳的超平面来分割数据。
- 决策树：通过树状结构来分割数据。
- 随机森林：通过集成多个决策树来提高预测能力。
学习资源
更多关于机器学习的教程和资源，请访问我们的机器学习教程页面。
图片示例
线性回归
线性回归模型通常用来预测连续值，例如房价。下面是一个线性回归模型的示例。
决策树
决策树是一种常见的机器学习算法，它通过树状结构来分割数据。