机器学习基础知识

机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习基础知识的要点：

• 监督学习 (Supervised Learning): 通过输入数据（特征）和对应的输出数据（标签）来训练模型，以便模型能够预测新的数据。

• 无监督学习 (Unsupervised Learning): 没有明确的标签，模型需要从数据中找出模式和结构。

• 强化学习 (Reinforcement Learning): 通过与环境的交互来学习，并基于奖励或惩罚来优化策略。

• 特征工程 (Feature Engineering): 选择和创建有助于模型学习的特征。

• 模型评估 (Model Evaluation): 使用测试数据集来评估模型的性能。

机器学习流程图

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