机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机能够通过数据学习并做出决策。本课程将为您介绍机器学习的基本概念、方法和应用。
课程内容
机器学习概述
- 机器学习的定义
- 机器学习的发展历程
- 机器学习的应用领域
监督学习
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
无监督学习
- 聚类算法
- 主成分分析
强化学习
- 强化学习的基本概念
- Q-learning
- Deep Q Network
机器学习实践
- 数据预处理
- 模型训练与评估
- 模型部署
课程资源
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线性回归
线性回归是机器学习中的一种基本算法，用于预测连续值。
决策树
决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。
聚类算法
聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据点分组。