欢迎来到机器学习教程页面！以下是一些关于机器学习的基本概念和技巧。
基本概念
- 监督学习：通过标记的输入数据训练模型，使模型能够对未标记的数据进行预测。
- 无监督学习：没有标记的输入数据，模型通过学习数据的内在结构来发现数据的模式。
- 强化学习：通过与环境的交互来学习，目标是最大化奖励。
实践技巧
- 数据预处理：清洗和转换数据，以便模型可以更好地学习。
- 特征选择：选择对模型性能有重要影响的特征。
- 模型评估：使用验证集或测试集来评估模型的性能。
相关资源
机器学习
希望这些内容能帮助你更好地了解机器学习。如果你有任何疑问，请随时提问。