基础入门

        机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习并改进其操作方式。这通常涉及使用算法来解析数据、从中学习并做出决定或预测。机器学习主要分为以下四种类型。

        监督学习：算法会接收带有正确答案的输入数据（称为训练集），并尝试学习映射函数，使得对于新的输入数据也能给出正确的输出。常见的监督学习任务有：分类和回归。

        无监督学习：算法处理的是没有标签的数据，即只有输入数据而没有相应的输出标签。算法的目标是：推断数据的结构或分布。常见的无监督学习任务有：聚类和降维。

        半监督学习：介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式，使用部分标记的数据和大量未标记的数据来进行训练。

        强化学习：这种学习方式涉及一个智能体，它通过与环境互动来学习策略，即学习如何采取行动以最大化某个累积奖励值。

        典型的机器学习项目包括以下几个步骤。

        1、数据收集：获取相关的数据集。

        2、数据预处理：