机器学习是人工智能领域的一个核心分支，涉及算法、统计、概率论等多个学科。本教程将为您提供一系列关于机器学习的深入研究内容。
研究方向
监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型，使其能够对新的数据进行预测。
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散值。
无监督学习：没有标记的训练数据，模型通过自身发现数据的结构。
- 聚类：将相似的数据点归为同一组。
- 降维：减少数据维度，同时保留大部分信息。
强化学习：通过与环境交互来学习最优策略。
实践案例
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学习资源
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机器学习模型