机器学习是人工智能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。以下是一些基础的机器学习概念和教程。
基础概念
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式。
- 强化学习：通过与环境交互来学习最优策略。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归。
- 决策树：用于分类和回归。
实践教程
想要深入了解机器学习，可以参考以下教程：
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