机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是机器学习的一些基础知识。
机器学习的类型
- 监督学习：通过输入数据和相应的输出标签来训练模型，例如分类和回归。
- 无监督学习：从未标记的数据中寻找模式和结构，例如聚类和降维。
- 半监督学习：使用标记和未标记的数据进行训练。
- 强化学习：通过与环境交互并学习最佳策略来最大化某种累积奖励。
机器学习的基本流程
- 数据收集：收集用于训练和测试的数据集。
- 数据预处理：清洗和转换数据，使其适合用于机器学习模型。
- 模型选择：选择合适的算法和模型架构。
- 模型训练：使用训练数据来训练模型。
- 模型评估：使用测试数据来评估模型的性能。
- 模型部署：将模型部署到实际应用中。
机器学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元结果。
- 决策树：通过树状结构进行分类和回归。
- 支持向量机：通过寻找超平面来分类数据。
- 神经网络：模拟人脑神经元，用于复杂的模式识别。
扩展阅读
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