机器学习基础概念

机器学习是人工智能的一个分支，旨在通过数据训练模型，使其能够自动从经验中学习并作出决策。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习依赖于标注数据，通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。无监督学习则用于发现数据中的潜在结构或模式，通常不依赖于标签数据。强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略，以实现长期回报最大化。机器学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。实现机器学习模型的过程通常包括数据预处理、特征选择、模型训练与验证等步骤。