机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够通过数据和经验学习并做出决策。以下是一些机器学习基础知识：
机器学习的类型
- 监督学习：通过已标记的训练数据学习，例如分类和回归。
- 无监督学习：从未标记的数据中寻找模式，例如聚类和降维。
- 半监督学习：使用少量标记数据和大量未标记数据。
- 强化学习：通过与环境的交互来学习，并基于奖励信号调整策略。
机器学习的基本概念
- 特征：用于训练模型的数据点。
- 模型：用于预测或分类的算法。
- 训练：使用数据来训练模型。
- 验证：使用验证数据集来评估模型性能。
- 测试：使用测试数据集来评估模型在未知数据上的性能。
实践资源
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机器学习
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