机器学习基础

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需进行显式编程。

机器学习的三种主要类型：

1. 监督学习（Supervised Learning）
   - 分类问题：预测离散标签
   - 回归问题：预测连续数值
   - 常见算法：线性回归、决策树、支持向量机、神经网络

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）
   - 聚类：将相似数据分组
   - 降维：减少特征数量
   - 常见算法：K-means、层次聚类、PCA

3. 强化学习（Reinforcement Learning）
   - 智能体通过与环境交互学习最优策略
   - 常见算法：Q-learning、策略梯度

机器学习工作流程：
1. 数据收集和预处理
2. 特征工程
3. 模型选择和训练
4. 模型评估
5. 模型部署和监控
