机器学习介绍
机器学习，是人工智能的一个分支，其主要目标是通过训练使计算机系统能够从数据中
学习并自动改进其性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习系统能够从经验
中学习，并在新情境下做出预测或决策。
机器学习算法
机器学习算法种类繁多，大致可分为以下几类：
1. 监督学习：算法从已知输入和输出标签的数据集中学习一个模型，例如线性回归、
逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升决策树等。
2. 无监督学习：算法从无标签的数据中学习数据的内在结构和关联，例如聚类算法
（K-means）、降维算法（PCA）和异常检测算法。
3. 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的特点，处理部分标签的数据集。
4. 强化学习：通过试错学习，智能体在环境中根据获得的奖励或惩罚来调整其行为策
略。
机器学习项目
机器学习项目涉及多个领域，以下是一些常见项目示例：
1. 图像识别：使用卷积神经网络（CNN）识别图像中的物体或特征。
2. 自然语言处理：利用循环神经网络（RNN）或Transformer模型进行文本分类、情
感分析或机器翻译。
3. 推荐系统：基于用户的行为和偏好，为用户推荐相关产品或服务。
4. 金融预测：使用机器学习模型预测股票价格、信用评分或欺诈检测。
机器学习习题
机器学习习题是巩固和应用所学知识的重要方式，以下是一些习题建议：
1. 数据集分类：给定一组数据集，使用监督学习算法进行分类，并评估模型的性能。
2. 聚类分析：使用无监督学习算法对未标记的数据集进行聚类，并解释聚类结果。
3. 强化学习模拟：设计一个简单的强化学习环境，例如格子世界或机器人导航任务，
并使用强化学习算法进行训练。
