人工智能简介 - 机器学习基础

引言

在人工智能领域，机器学习是一项重要的技术，它使计算机能够从数据中学习和改进，实现自主的决策和预测。本文将介绍机器学习的基本概念、主要算法和应用场景。

1. 机器学习概述

机器学习是一种让计算机能够通过数据自动学习和改进的技术。它基于统计学和算法理论，通过建立数学模型来描述和预测数据的规律。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种主要类型。

监督学习：监督学习是指训练模型时使用带有标签的数据，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测和分类。常见的监督学习算法有线性回归、决策树、支持向量机等。
无监督学习：无监督学习是指训练模型时使用无标签的数据，模型通过发现数据中的模式和结构来进行聚类、降维等任务。常见的无监督学习算法有聚类、主成分分析、关联规则挖掘等。
强化学习：强化学习是指训练模型时通过与环境的交互来学习最优的行为策略。模型通过试错的方式不断优化自己的决策能力。强化学习常应用于智能控制、游戏策略等领域。

2. 机器学习算法

机器学习涵盖了众多的算法和技术，下面介绍几种常见的机器学习算法：

a. 线性回归（Linear Regression）

线性回归是一种用于预测数值型输出的监督学习算法。它建立了输入特征和输出之间的线性关系，并通过最小化预测值与真实值之间的误差来拟合模型。线性回归常用于预测房价、销售额等连续数值的问题。

b. 决策树（Decision Tr

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