
人工智能与机器学习入门

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，致力于创建能够模拟人类智能行为的机器和软件。

机器学习是人工智能的核心技术之一，它使计算机能够从数据中学习，而无需明确编程。

机器学习的主要类型：

1. 监督学习：使用标记的训练数据训练模型
   - 分类：预测离散标签（如垃圾邮件检测）
   - 回归：预测连续数值（如房价预测）

2. 无监督学习：从未标记的数据中发现模式
   - 聚类：将相似的数据点分组
   - 降维：减少数据的维度

3. 强化学习：通过与环境交互来学习最优策略

常见的机器学习算法：
- 线性回归：用于预测连续值
- 决策树：用于分类和回归
- 随机森林：集成多个决策树
- 支持向量机：用于分类问题
- 神经网络：模拟人脑神经元网络
        