以下是一些关于机器学习的教程资源，可以帮助你更好地学习和理解这一领域。

  • 监督学习

    • 线性回归
      • 机器学习的基石之一，用于预测连续值。
      • 线性回归
    • 逻辑回归
      • 用于分类问题，将数据分为两类。
      • 逻辑回归

  • 无监督学习

    • 聚类
      • 将相似的数据点归为同一组。
      • 聚类
    • 主成分分析
      • 用于降维，通过线性变换来降低数据的维度。
      • 主成分分析

  • 强化学习

    • Q-Learning
      • 一种通过奖励和惩罚来学习如何最大化累积奖励的方法。
      • Q-Learning

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