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。以下是一些基础的机器学习概念和教程，帮助您开始学习之旅。
基础概念
- 监督学习：通过已知标签的数据来训练模型。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来训练模型。
教程列表
- 线性回归：了解如何使用线性回归预测数值。
- 逻辑回归：学习如何使用逻辑回归进行分类。
- 决策树：掌握决策树的基本原理和应用。
- 支持向量机：了解支持向量机及其在分类和回归中的应用。
- 神经网络：探索神经网络的基本结构和工作原理。
资源链接
图片展示
线性回归
线性回归是机器学习中的一种基础算法。它通过拟合数据点来预测连续值。
决策树
决策树是一种基于树结构的分类算法，它通过一系列的规则来预测数据。
神经网络
神经网络是一种模拟人脑工作原理的计算模型，它由多个相互连接的神经元组成。