欢迎来到人工智能教程系列，今天我们将探讨机器学习的基础知识。以下是一些关键概念和术语，帮助你更好地理解这个领域。
1. 什么是机器学习？
机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它使计算机能够执行通常需要人类智能的任务，如视觉识别、语音识别和自然语言处理。
2. 机器学习的主要类型
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：从未标记的数据中寻找模式和结构。
- 半监督学习：使用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。
3. 机器学习的主要算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元结果。
- 决策树：用于分类和回归任务。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归任务。
4. 机器学习应用
机器学习被广泛应用于各种领域，包括：
- 金融：信用评分、风险管理。
- 医疗：疾病诊断、药物发现。
- 零售：个性化推荐、库存管理。
5. 学习资源
想了解更多关于机器学习的信息？以下是一些推荐资源：
机器学习应用
希望这个基础教程能帮助你入门机器学习。继续学习，探索这个令人兴奋的领域吧！