机器学习是数据科学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。以下是一些关于机器学习基础概念的简要介绍。
1. 什么是机器学习？
机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。
- 监督学习：通过训练数据集来学习，其中每个数据点都有一个标签。
- 无监督学习：通过未标记的数据集来学习，寻找数据中的模式或结构。
- 强化学习：通过与环境交互来学习，目标是最大化某种累积奖励。
2. 机器学习的基本流程
- 数据收集：收集用于训练和测试的数据。
- 数据预处理：清洗和转换数据，使其适合机器学习模型。
- 模型选择：选择合适的机器学习算法。
- 模型训练：使用训练数据集来训练模型。
- 模型评估：使用测试数据集来评估模型的性能。
- 模型部署：将模型部署到生产环境中。
3. 机器学习常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散值，如分类问题。
- 决策树：通过树形结构进行决策。
- 支持向量机：用于分类和回归问题。
- 神经网络：模拟人脑神经网络结构，用于复杂的模式识别。
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