机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习理论的基础概念：
1. 监督学习
监督学习是一种从标记数据中学习的方法。它包括：
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归。
2. 非监督学习
非监督学习从未标记的数据中学习模式。它包括：
- 聚类：将数据点分组，使得同一组内的数据点彼此相似。
- 降维：减少数据集的维度，同时保持数据结构。
3. 强化学习
强化学习是一种通过奖励和惩罚来指导算法决策的方法。
4. 人工神经网络
人工神经网络（ANN）是一种模仿人脑工作原理的计算模型，用于处理复杂的模式识别和决策问题。
相关资源
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