在这个教程中，我们将继续深入探讨机器学习的基本概念。以下是一些重要的知识点：

  • 监督学习：一种通过给模型提供输入和期望的输出数据来训练模型的方法。
  • 非监督学习：一种通过给模型提供输入数据，但不提供期望的输出数据来训练模型的方法。
  • 强化学习：一种通过奖励和惩罚来训练模型的方法。

以下是一个简单的例子：

  • 线性回归：用于预测连续值的监督学习方法。
  • 逻辑回归：用于预测分类结果的监督学习方法。

机器学习模型

想要了解更多关于机器学习模型的信息，可以访问机器学习模型教程。

  • 神经网络：一种模拟人脑结构的计算模型，用于处理复杂的非线性问题。
  • 深度学习：一种特殊的神经网络，可以处理更复杂的数据。

神经网络

对于深度学习的更多细节，可以查看深度学习教程.

通过学习这些基本概念，你将能够更好地理解机器学习的原理和应用。