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，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习基础概念：
基础概念
- 监督学习：通过已标记的训练数据来学习，使模型能够对新的、未见过的数据进行预测。
- 无监督学习：从未标记的数据中寻找模式和结构，如聚类和降维。
- 强化学习：通过与环境交互来学习最佳行为策略。
机器学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件。
- 决策树：通过一系列的规则来对数据进行分类。
- 支持向量机：通过找到最佳的超平面来对数据进行分类。
学习资源
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