机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够在不进行明确编程的情况下学习并改进其性能 换句话说，机器学习允许计算机从数据

机器学习是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够在不进行明确编程的情况下学习并改进其性能。换句话说，机器学习允许计算机从数据中“学习”并根据所学知识做出决策或预测。这种学习过程通常涉及算法的训练，通过大量数据输入来调整算法，从而提高其准确性和效率。 机器学习的基本概念 数据：机器学习依赖于大量的结构化或非结构化数据。这些数据可以包括数字、图像、音频文件等任何类型的信息。 特征：数据中的可测量属性或特性，用于预测或分类任务。 标签：在监督学习中，已知的结果值称为标签。例如，在一个房价预测模型中，房屋的实际价格就是标签。 模型：这是算法用来描述观察数据之间关系的数学表示。 预测：使用训练好的模型对未来或未知数据进行估计或分类的过程。 主要类别 机器学习可以分为几个主要类别： 监督学习：在此过程中，算法从带有标签的数据集中学习模式。一旦算法被训练，就可以应用于新的、未见过的数据以做出预测。常见的监督学习任务包括分类（如垃圾邮件检测）和回归（如房价预测）。 无监督学习：算法试图从没有标签的数据中发现模式或结构。常见的无监督学习方法包括聚类（如顾客细分）和降维（如主成分分析）