欢迎来到我们的机器学习入门教程！在这个快速发展的领域，了解基础知识是非常重要的。以下是一些入门级的主题和概念。
基础概念
算法（Algorithms）
- 机器学习算法是解决问题的数学公式或计算过程。常见的算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
特征（Features）
- 特征是数据集中的单个变量，用于算法训练和预测。
模型（Models）
- 模型是算法和训练数据的组合，用于生成预测。
实践案例
为了更好地理解，以下是一个简单的线性回归案例：
- 目标：预测房价
- 数据：房屋面积、房间数、位置等
- 算法：线性回归
学习资源
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