机器学习理论是研究如何使计算机系统从数据中学习并作出决策或预测的科学。以下是机器学习理论的一些基本概念：

  • 监督学习：通过已知标签的训练数据来训练模型。
  • 无监督学习：从无标签的数据中寻找模式和结构。
  • 强化学习：通过与环境交互来学习最优策略。

机器学习算法

以下是一些常用的机器学习算法：

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 决策树
  • 支持向量机
  • 神经网络

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