概述
机器学习是一种人工智能
的分支，它是指让计算机通过学习数据和模式，从而自动改进和优化算法的能力。简单来说，机器学习是一种让计算机从数据中学习的方法，而不是通过手动编程来实现特定的任务。
什么是机器学习？
机器学习是一种人工智能的分支，它是指让计算机通过学习数据和模式，从而自动改进和优化算法的能力。简单来说，机器学习是一种让计算机从数据中学习的方法，而不是通过手动编程来实现特定的任务。
机器学习的核心思想是让计算机通过数据来学习，从而自动发现数据中的规律和模式，并用这些规律和模式来做出预测或决策。
机器学习模型有哪些？
监督式学习
一种使用带标签的训练数据（结构化数据）将特定输入映射到输出的机器学习模型。简单来说，要训练算法识别猫的图片，则向其提供标记为猫的图片。
非监督式学习
一种根据无标签数据（非结构化数据）学习模式的机器学习模型。与监督式学习不同，最终结果不会提前知道。相反，算法会从数据中学习，根据特性将其归类。例如，非监督式学习擅长模式匹配和描述性建模。
强化学习
一种可以广义地描述为“边做边学”的机器学习模型。“代理”通过反复试验（反馈环）学习执行定义的任务，直到其性能处于理想范围内。当代理出色执行任务时，它会获得正强化；当代理表现不佳时，它会获得负强化。强化学习
的一个例子是教机器人手捡球。
机器学习的基本原理和方法是什么？
监督学习
通过
