机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是通过硬编码的规则。以下是一些机器学习的基本原理和概念。
基本概念
- 监督学习：通过带有标签的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：通过没有标签的数据来发现数据中的模式。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导模型学习。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：用于分类和回归问题。
实践案例
以下是一个简单的线性回归案例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# 创建数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 3, 2, 5, 4])
# 创建模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X.reshape(-1, 1), y)
# 预测
print(model.predict(np.array([6]).reshape(-1, 1)))
扩展阅读
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