机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习的基础概念和资源。
基础概念
- 监督学习：通过训练数据集学习，可以用于分类和回归。
- 无监督学习：没有明确的训练标签，用于聚类和关联分析。
- 强化学习：通过与环境的交互来学习最优策略。
机器学习工具和库
- Scikit-learn：Python的一个机器学习库，提供了多种算法和工具。
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架。
- PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库。
学习资源
- 本站链接：Scikit-learn教程 - 想要了解更多关于Scikit-learn的信息，可以查看我们的教程。
图片展示
深度学习网络
机器学习算法
通过这些基础概念和资源，你可以开始探索机器学习的世界。希望这些信息对你有所帮助！