这是一个关于机器学习的文档，包含了基础概念、算法介绍以及一些常用工具。
基础概念
- 机器学习：让计算机从数据中学习，并做出决策或预测的技术。
- 监督学习：通过已标记的训练数据学习。
- 无监督学习：通过未标记的数据学习。
算法介绍
- 线性回归：用于预测连续值的算法。
- 逻辑回归：用于预测离散值的算法，如分类。
- 支持向量机：通过找到最佳超平面来分类数据。
常用工具
- Python：最受欢迎的机器学习编程语言。
- TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架。
- PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习框架。
TensorFlow Logo
更多关于TensorFlow的信息，可以访问官方文档。