机器学习教程

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。以下是一些基础的机器学习教程。

基础概念

算法：机器学习中的算法是用于从数据中学习模式的数学模型。
特征：特征是用于描述数据的变量，例如在图像识别中，颜色、形状和纹理可以被视为特征。
模型：模型是算法和数据结合的结果，它用于预测或分类。

实践教程

线性回归：线性回归是一种用于预测连续值的算法。
- 线性回归教程
决策树：决策树是一种用于分类和回归的算法。
- 决策树教程
神经网络：神经网络是一种模拟人脑工作原理的算法。
- 神经网络教程

图片示例

机器学习流程图

希望这些教程能帮助您更好地理解机器学习。