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教程列表

机器学习基础

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些基础概念：

  • 算法：机器学习算法是用于从数据中学习并做出预测的数学模型。
  • 特征：特征是数据中的特定属性，用于训练机器学习模型。
  • 标签：标签是数据中的目标变量，用于训练模型并评估其性能。

机器学习流程图

监督学习

监督学习是机器学习中的一种类型，它使用带有标签的训练数据来训练模型。以下是一些常见的监督学习算法：

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 支持向量机（SVM）
  • 决策树

无监督学习

无监督学习是机器学习中的另一种类型，它使用未标记的数据来发现数据中的模式和结构。以下是一些常见的无监督学习算法：

  • 聚类
  • 主成分分析（PCA）
  • 关联规则学习

深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。以下是一些常见的深度学习模型：

  • 卷积神经网络（CNN）
  • 循环神经网络（RNN）
  • 生成对抗网络（GAN）

更多深度学习资源

希望这些教程能够帮助你更好地了解和掌握机器学习。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言交流！