欢迎来到机器学习的世界！以下是一些基础的机器学习教程，帮助你开始学习这一激动人心的领域。

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，而无需进行明确的编程。

监督学习

监督学习是机器学习中的一种方法，它使用标记的训练数据来教会模型如何预测新的数据。

  • 线性回归：用于预测连续值的模型。
  • 逻辑回归：用于预测二元结果的模型。

无监督学习

无监督学习是机器学习中的一种方法，它使用未标记的数据来发现数据中的模式或结构。

  • 聚类：将相似的数据点分组在一起。
  • 降维：减少数据维度以简化数据集。

强化学习

强化学习是机器学习中的一种方法，它通过奖励和惩罚来教会模型如何做出决策。

  • Q-Learning：一种基于值的方法。
  • Policy Gradient：一种基于策略的方法。

机器学习

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