机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习的基础概念和常用算法。
常用算法
监督学习：通过已知标签的数据训练模型，然后使用模型对未知数据进行预测。
- 线性回归
- 决策树
- 随机森林
无监督学习：不使用标签数据，通过发现数据中的模式或结构来对数据进行分组。
- 聚类
- 主成分分析
强化学习：通过与环境交互来学习最佳行为策略。
- Q学习
- 深度Q网络
实践工具
- Jupyter Notebook：一个流行的交互式计算环境，常用于机器学习实验和数据分析。
扩展阅读
机器学习流程图