机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是机器学习入门的一些基本概念和教程。
基本概念
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：没有标记的训练数据，模型自己寻找数据中的模式。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来训练模型。
入门教程
以下是一些入门机器学习的教程：
- 线性回归：一种用于预测连续值的算法。
- 逻辑回归：一种用于预测离散值的算法。
- 决策树：一种基于树结构的分类算法。
- 支持向量机：一种基于边界超平面的分类算法。
机器学习算法
资源推荐
- 《机器学习实战》 - 一本适合初学者的机器学习实战指南。
希望这些内容能帮助你入门机器学习。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。👇