以下是一些关于机器学习的入门教程，涵盖了从基础概念到高级算法的各个方面。
基础概念
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式或结构。
- 强化学习：通过与环境交互来学习最佳策略。
经典算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个最佳的超平面来分割数据。
- 决策树：通过一系列的规则来对数据进行分类或回归。
实践项目
- 手写数字识别：使用MNIST数据集进行手写数字识别。
- 房价预测：使用房价数据集来预测房屋价格。
- 文本分类：使用文本数据对文章进行分类。