机器学习是人工智能的一个重要分支，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知识：
1. 机器学习类型
- 监督学习：从标记的数据中学习，用于预测或分类。
- 无监督学习：从未标记的数据中学习，用于发现数据中的模式。
- 强化学习：通过与环境的交互来学习。
2. 常见算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类任务。
- 决策树：用于分类和回归。
- 神经网络：模拟人脑神经元，用于复杂的模式识别。
3. 数据预处理
数据预处理是机器学习流程中的重要步骤，包括：
- 数据清洗：去除或填充缺失值。
- 特征选择：选择对模型有用的特征。
- 特征工程：创建新的特征。
4. 模型评估
模型评估是衡量模型性能的过程，常用的指标包括：
- 准确率：正确预测的比例。
- 召回率：正确预测的正例占总正例的比例。
- F1 分数：准确率和召回率的调和平均。
扩展阅读
想要了解更多关于机器学习的内容，可以访问我们的机器学习教程。
5. 图片展示
机器学习中的神经网络是一个核心概念，以下是神经网络的一个可视化示例：