机器学习是一个快速发展的领域，掌握实战技能非常重要。以下是一些机器学习的实战教程，帮助你更好地理解和应用机器学习。
实战教程列表
线性回归
线性回归是机器学习中的一种基本算法，用于预测连续值。
1. 理解线性回归
线性回归的目标是找到一组线性方程，可以最小化预测值与实际值之间的差异。
2. 实战案例
以下是一个使用线性回归预测房价的案例。
决策树
决策树是一种常用的分类算法，通过一系列的规则来对数据进行分类。
1. 理解决策树
决策树通过问一系列问题来对数据进行分类。
2. 实战案例
以下是一个使用决策树对鸢尾花数据进行分类的案例。
支持向量机
支持向量机是一种强大的分类和回归算法，可以处理高维数据。
1. 理解支持向量机
支持向量机通过找到一个最佳的超平面来分离不同类别的数据。
2. 实战案例
以下是一个使用支持向量机进行手写数字识别的案例。
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的算法，可以用于复杂的模式识别。
1. 理解神经网络
神经网络通过多层神经元之间的连接来进行数据处理。
2. 实战案例
以下是一个使用神经网络进行图像识别的案例。
图片展示
线性回归的图像示例：