机器学习是数据科学领域中的一个核心分支，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些关于机器学习的基本概念和资源。
基础概念
- 监督学习：通过已标记的训练数据学习，例如预测房价或分类电子邮件。
- 无监督学习：通过未标记的数据学习，例如聚类或关联规则学习。
- 强化学习：通过试错和奖励来学习如何做出决策。
资源和工具
- Python 库：如 scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch。
- 数据集：可以从 UCI 机器学习库、Kaggle 等地方找到。
- 在线课程：例如 Coursera 上的《机器学习》课程。