在这个教程中，我们将一起探索机器学习的世界，从基础概念到实际应用。

基础概念

  • 监督学习：通过输入和输出数据来训练模型。
  • 无监督学习：没有明确的输出，模型通过学习数据的内在结构来发现模式。
  • 强化学习：通过奖励和惩罚来训练模型。

实践案例

让我们通过一个简单的案例来了解机器学习是如何工作的。

数据集

假设我们有一个数据集，包含了不同种类水果的图片，以及对应的标签。

模型

我们选择一个卷积神经网络（CNN）作为我们的模型。

训练

我们将数据集分成训练集和测试集，然后使用训练集来训练模型。

测试

在测试集上测试模型的性能。

扩展阅读

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机器学习模型