在这个教程中，我们将学习机器学习的基本概念和常用算法。🤖

基础概念

  1. 监督学习：通过带有标签的训练数据来学习模型。
  2. 无监督学习：通过未标记的数据来学习模型。
  3. 强化学习：通过与环境交互来学习最佳策略。

常用算法

  1. 线性回归：用于预测连续值。
  2. 逻辑回归：用于分类问题。
  3. 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
  4. 决策树：用于分类和回归问题。

示例代码

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

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