机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需显式编程。以下是一些Python机器学习基础概念：

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，并使用这些知识来预测新的、未标记的数据。

  • 分类 (Classification): 将数据分为不同的类别。例如，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
  • 回归 (Regression): 预测一个连续值。例如，预测房价。

2. 无监督学习 (Unsupervised Learning)

无监督学习是一种机器学习方法，其中算法从未标记的数据中学习模式。

  • 聚类 (Clustering): 将相似的数据点分组在一起。例如，将客户分为不同的购买行为组。
  • 降维 (Dimensionality Reduction): 减少数据的特征数量，同时保留大部分信息。

3. 强化学习 (Reinforcement Learning)

强化学习是一种机器学习方法，其中算法通过与环境交互来学习最佳策略。

  • Q学习 (Q-Learning): 通过评估不同动作的预期结果来学习最佳策略。
  • 深度Q网络 (DQN): 使用深度神经网络来学习策略。

4. Python 机器学习库

Python有许多用于机器学习的库，其中一些最流行的包括：

  • scikit-learn: 一个用于机器学习的Python库，提供了许多常用的算法。
  • TensorFlow: 一个开源机器学习框架，用于构建和训练复杂的机器学习模型。
  • PyTorch: 另一个开源机器学习库，以其动态计算图而闻名。

机器学习流程图

要了解更多关于Python机器学习的知识，请访问我们的Python机器学习教程页面。