机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是被明确编程来执行任务。以下是一些机器学习中的基本概念：

  • 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
  • 非监督学习：使用未标记的数据来发现数据中的模式和结构。
  • 强化学习：通过奖励和惩罚机制来训练模型，使其能够做出最优决策。

机器学习常用算法

以下是一些常见的机器学习算法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题。
  • 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
  • 决策树：通过树形结构对数据进行分类或回归。
  • 随机森林：通过集成多个决策树来提高预测准确性。

机器学习算法

扩展阅读

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