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。以下是一些基础的机器学习笔记：

• 监督学习

  • 分类：将数据分为不同的类别。例如，判断邮件是否为垃圾邮件。
  • 回归：预测连续值。例如，预测房价。

• 无监督学习

  • 聚类：将相似的数据点归为同一组。例如，将顾客根据购买行为分为不同的群体。
  • 关联规则：发现数据中的关联性。例如，购买A商品的人也倾向于购买B商品。

• 强化学习

  • 通过试错来学习最佳行为策略。

• 深度学习

  • 模仿人脑的神经网络结构，用于处理复杂的模式识别问题。

机器学习图解

更多关于机器学习的资料，可以访问机器学习基础教程。

常见算法

以下是一些常见的机器学习算法：

• 线性回归
• 逻辑回归
• 决策树
• 支持向量机
• 神经网络

这些算法都是构建更复杂模型的基础。

机器学习算法

总结

机器学习是一个充满活力的领域，它不断地推动着科技的发展。希望这些笔记能够帮助您更好地理解机器学习的基础概念。