前言

今天簡單介紹機器學習吧～

機器學習指的是能夠從數據中學習和改進，而不是通過明的程式來執行任務。機器學習是通過數據學習，以自動化的方式改進性能，進行預測和自動化任務，而無需明確的指令。而機器學習的核心是從數據中提取模式和信息，並使用這些模式和信息來做出預測、分類、決策或生成新數據。

機器學習算法通常分為監督學習、非監督學習和強化學習三大類：

• 監督學習：在監督學習中，系統從標記的數據中學習，其中每個數據點都有相關的標籤。常見的應用包括分類和回歸任務，例如垃圾郵件過濾和房價預測。

• 無監督學習：無監督學習是在沒有明確標籤的情況下進行學習。它用於聚類（將相似數據點分組）和降維（減少數據維度）等任務。

• 半監督學習：這種方法結合了監督和無監督學習，使用部分標記數據進行訓練。它通常在標記數據稀缺時使用。

• 強化學習：在強化學習中，智能體學會通過與環境互動來採取行動，以實現最大化的獎勵。它通常用於遊戲、機器人控制和決策制定等領域。

今天就介紹到這邊吧～

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