机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习的基础概念和术语。

基本概念

  1. 监督学习（Supervised Learning）：在这种学习方法中，我们使用标记过的训练数据来训练模型。
  2. 非监督学习（Unsupervised Learning）：在这种学习方法中，我们没有使用标记过的数据，而是通过寻找数据中的结构来训练模型。
  3. 半监督学习（Semi-supervised Learning）：在这种学习方法中，我们使用少量标记数据和大批量未标记数据来训练模型。

常用算法

  1. 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值。
  2. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于预测分类结果。
  3. 决策树（Decision Tree）：一种基于树的预测模型。
  4. 随机森林（Random Forest）：多个决策树的集成模型。

实践资源

想要了解更多关于机器学习的知识，可以参考以下资源：

机器学习

总结

机器学习是一个充满活力的领域，随着技术的不断进步，它将在未来发挥越来越重要的作用。希望这个基础教程能帮助您入门机器学习。