机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习理论的基本概念。
1. 监督学习
监督学习是一种机器学习方法，它使用标记的训练数据来训练模型。标记数据意味着每个数据点都有一个正确的输出。
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类结果。
2. 无监督学习
无监督学习不使用标记数据，而是试图找到数据中的结构或模式。
- 聚类：将相似的数据点分组在一起。
- 降维：减少数据的维度，同时保留最重要的信息。
3. 强化学习
强化学习是一种通过试错来学习的方法，它使代理（agent）在与环境的交互中学习最佳行为。
- Q学习：通过学习Q值来选择最佳动作。
- 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和Q学习。
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机器学习模型
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