以下是一些关于机器学习基础知识的文档，供您参考学习。
文档列表
机器学习概述
机器学习是一种使计算机能够通过经验自动学习和改进的技术。以下是机器学习的一些关键特点：
- 监督学习：通过标注的输入输出数据进行学习。
- 无监督学习：通过未标注的数据进行学习。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法。
机器学习概述
机器学习基本概念
- 特征：描述数据点的属性。
- 模型：通过数据学习到的规则或函数。
- 损失函数：衡量模型预测结果与真实值之间差异的函数。
常见机器学习算法
- 线性回归：预测连续值。
- 逻辑回归：预测二元结果。
- 支持向量机：通过寻找最优的超平面来分类数据。
- 决策树：通过树形结构进行决策。
实践项目
如果您想要了解更多实践项目，可以访问我们的机器学习实践教程页面。
机器学习算法