机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机通过数据学习并做出决策或预测。以下是一些关于机器学习的基础概念和介绍：
- 监督学习：通过已标记的输入数据来训练模型，使模型能够对新的输入数据进行预测。
- 无监督学习：从未标记的数据中寻找模式或结构。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法的学习过程。
机器学习流程
以下是一些常见的机器学习算法：
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
- 决策树：通过树状结构进行分类或回归。
- 支持向量机：通过找到一个超平面来分隔数据。
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