Python机器学习
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学习意味着通过学习或经验获得知识或技能。基于此，我们可以定义机器学习（ML）如下 -
它可以被定义为计算机科学领域，更具体地说是人工智能的应用，其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力。
基本上，机器学习的主要焦点是允许计算机自动学习而无需人为干预。现在问题是如何开始和完成这种学习？它可以从数据的观察开始。数据可以是一些示例，指令或一些直接经验。然后在此输入的基础上，通过查找数据中的某些模式，机器可以做出更好的决策。
机器学习类型（ML）
机器学习算法帮助计算机系统学习而无需明确编程。这些算法分为监督或无监督。现在让我们看一些算法 -
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监督机器学习算法
这是最常用的机器学习算法。它被称为监督，因为从训练数据集学习算法的过程可以被认为是监督学习过程的教师。在这种ML算法中，可能的结果是已知的，训练数据也标有正确的答案。可以理解如下
假设我们有输入变量 x 和输出变量 y ，我们应用算法来学习从输入到输出的映射函数，例如
Y= f(x)
现在，主要目标是近似映射函数，以便当我们有新的输入数据（x）时，我们可以预测该数据的输出变量（Y）。