机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过经验学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习中的基本概念：

1. 监督学习 (Supervised Learning)

监督学习是一种机器学习方法，其中算法从标记的训练数据中学习，以便能够对新的、未标记的数据进行预测。

  • 例子：垃圾邮件检测、房价预测

2. 非监督学习 (Unsupervised Learning)

非监督学习是另一种机器学习方法，它使算法能够从未标记的数据中寻找模式。

  • 例子：客户细分、异常检测

3. 强化学习 (Reinforcement Learning)

强化学习是一种通过试错来学习如何做出最佳决策的方法。

  • 例子：游戏AI、自动驾驶

4. 深度学习 (Deep Learning)

深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习复杂的模式。

  • 例子：图像识别、语音识别

神经网络示例

5. 特征工程 (Feature Engineering)

特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及创建或选择有助于模型性能的特征。

  • 例子：文本数据中的词袋模型、数值数据的归一化

6. 模型评估 (Model Evaluation)

模型评估是衡量模型性能的过程，通常使用准确率、召回率、F1分数等指标。

  • 例子：混淆矩阵、ROC曲线

想要了解更多关于机器学习的信息，可以访问我们的机器学习教程页面。