机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测。以下是机器学习的一些基本概念和常见算法。
基本概念
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型，使模型能够对新的数据进行预测。
- 无监督学习：没有标记的数据，模型通过自身学习数据中的模式。
- 强化学习：通过与环境的交互来学习，使模型能够做出最优决策。
常见算法
- 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：通过树形结构对数据进行分类或回归。
- 随机森林：多个决策树的集成，可以提高预测的准确率。
- 支持向量机（SVM）：通过找到最佳的超平面来分割数据。
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