机器学习理论是研究机器学习算法、模型和策略的基础学科。以下是机器学习理论的一些基本概念：
基本概念
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型，使其能够预测未知数据。
- 无监督学习：通过未标记的数据来训练模型，使其能够发现数据中的结构和模式。
- 半监督学习：使用部分标记的数据进行训练。
相关算法
- 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：用于分类和回归问题。
- 决策树：通过树状结构进行决策，用于分类和回归。
图片示例
线性回归模型：
决策树结构：
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请注意，机器学习理论在应用中可能会涉及敏感数据或算法，因此在使用时需确保符合相关法律法规。