人工智能工具包：机器学习基础教程

欢迎来到人工智能工具包的机器学习基础教程页面！在这里，我们将带你入门机器学习的世界，从基础知识到实际应用。

1. 机器学习简介

机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。以下是机器学习的一些关键概念：

• 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型。
• 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式。
• 强化学习：通过与环境交互来学习最优策略。

2. 机器学习流程

机器学习的基本流程包括以下步骤：

1. 数据收集：收集相关数据。
2. 数据预处理：清洗和转换数据。
3. 模型选择：选择合适的算法。
4. 训练模型：使用训练数据训练模型。
5. 模型评估：评估模型性能。
6. 模型部署：将模型应用于实际场景。

3. 常用机器学习算法

以下是一些常用的机器学习算法：

• 线性回归
• 逻辑回归
• 决策树
• 随机森林
• 支持向量机
• 神经网络

4. 实践案例

为了更好地理解机器学习，以下是一个简单的案例：

案例：使用线性回归预测房价。

• 数据来源：房屋销售数据。
• 数据预处理：处理缺失值，特征缩放。
• 模型选择：选择线性回归算法。
• 训练模型：使用训练数据训练模型。
• 模型评估：评估模型预测准确性。

5. 扩展阅读

想要了解更多关于机器学习的知识，可以阅读以下文章：

• 机器学习基础

6. 图片展示

机器学习模型：

以上是关于「ai_toolkit/tutorials/machine_learning/fundamentals」的一些基本内容。希望这些信息能帮助你更好地了解机器学习。