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，而无需明确的编程指令。以下是我们机器学习系列的概览，包括一些基础概念和常见算法。
基础概念
- 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：没有标签的数据，模型尝试发现数据中的模式。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导模型的行为。
常见算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类。
- 支持向量机：通过找到最佳超平面来分类数据。
- 决策树：通过一系列规则来分类数据。
扩展阅读
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