机器学习入门

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型，使计算机能够自动学习规律并做出预测。核心目标包括：

  • 监督学习（jianhu_xuexi）：利用带标签的数据进行训练，如回归和分类任务
  • 无监督学习（wushou_xuexi）：发现数据中的潜在模式，如聚类和降维
  • 强化学习（qianghua_xuexi）：通过试错机制优化决策过程

学习资源推荐

  1. 深入理解监督学习算法
  2. Python实现机器学习项目
  3. 机器学习数学基础
监督学习
**示例代码片段**： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) ```

实践项目建议

尝试以下经典案例：

  • 使用泰坦尼克号数据集进行生存预测（titanic_shengxian）
  • 基于鸢尾花数据的分类实验（yuanqifa_fenleixiangmu）
  • 手写数字识别（shuzi_recognize）
神经网络
**扩展学习**： [探索深度学习与神经网络](/community/abc_compute_forum/courses/ml_basics/deep_learning)