机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个分支，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测，而无需显式编程。
基础概念
- 特征（Features）：描述数据的属性，例如年龄、性别、收入等。
- 目标变量（Target Variable）：我们想要预测的变量，例如房价、股票价格等。
- 算法（Algorithms）：用于学习数据并做出预测或决策的数学模型。
常见算法
- 线性回归（Linear Regression）：预测连续值。
- 逻辑回归（Logistic Regression）：预测二分类结果。
- 决策树（Decision Trees）：根据一系列规则进行分类或回归。
- 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：通过寻找最佳超平面进行分类。
- 神经网络（Neural Networks）：模仿人脑的工作方式，用于复杂的数据分析和预测。
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机器学习流程图
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