欢迎来到我们的机器学习课程页面！这里我们将介绍一些基础的机器学习概念、方法和应用。
课程大纲
机器学习基础
- 什么是机器学习？
- 机器学习的类型
- 机器学习的基本流程
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
- Q学习
- 深度Q网络
实践案例
我们提供了多个实践案例，帮助您更好地理解机器学习：
- 房价预测
- 使用线性回归预测房价
- 垃圾邮件分类
- 使用决策树进行垃圾邮件分类
学习资源
为了帮助您更好地学习机器学习，我们推荐以下资源：
图片展示
机器学习模型在图像识别中的应用：
希望这些内容能够帮助您更好地了解机器学习。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。