机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个分支，它让计算机能够通过数据学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。
基本概念
- 算法（Algorithms）：机器学习中的算法是核心，它们是用于处理数据的规则和步骤。
- 模型（Model）：模型是根据算法从数据中学习到的结构，它可以帮助我们进行预测。
- 数据集（Dataset）：数据集是机器学习模型学习的基础，包含大量的数据点。
- 特征（Features）：特征是数据集中的单个变量，用于描述数据。
机器学习类型
- 监督学习（Supervised Learning）：使用带有标签的数据进行训练，如分类和回归。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：使用没有标签的数据进行训练，如聚类和关联规则学习。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境的交互进行学习，以获得最佳的决策策略。
学习资源
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图片
中心位置展示一个机器学习算法的图片：
希望这个基础概念能帮助您更好地理解机器学习！