机器学习介绍&算法
### 机器学习介绍：
**机器学习（Machine Learning，ML）：**
机器学习是一种人工智能（Artificial Intelligence，AI）的分支领域，其目标是使计算机系统
通过学习和经验改进其性能。机器学习系统能够自动识别模式、适应新数据并进行决策，而
无需明确编程。
**机器学习的主要类型：**
1. **监督学习（Supervised Learning）：** 使用有标签的训练数据，训练模型预测新的未标
签数据。常见算法包括线性回归、支持向量机、决策树等。
2. **无监督学习（Unsupervised Learning）：** 使用无标签的数据，目标是发现数据的内在
结构或模式。常见算法包括聚类、降维、关联规则等。
3. **强化学习（Reinforcement Learning）：** 通过代理与环境的交互学习，以最大化某种
形式的累积奖励。常见应用包括游戏、机器人控制等。
4. **半监督学习（Semi-Supervised Learning）：** 利用有标签和无标签的数据进行训练，通
常在大多数数据无标签的情况下使用。
5. **迁移学习（Transfer Learning）：** 将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关的任
务中，以提高性能。
**机器学习的应用领域：**
机器学习在各个领域都有广泛应用，包括但不限于医疗诊断、金融风险评估、自然语言处理、
图像识别、自动驾驶、推荐系统等。
### 常见机器学习算法：
1. **线性回归（Linear Regression）：** 用于建模变量之间的线性关系，例如预测房价。
2. **逻辑回归（Logistic Regression）：** 用于二分类问题，输出是一个概率值。
3. **支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：** 用于分类和回归任务，能够处理线
性和非线性问题。
4. **决策树（Decision Trees）：** 根据输入特征进行决策，可用于分类和回归。
5. **随机森林（Random Forest）：** 由多个决策树组成的集成学习模型，用于提高模型的
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