机器学习算法是人工智能的基础。它们教会系统从数据中学习、做出决策，并为从推荐到自动驾驶汽车等一切事物提供动力。
机器学习的优势在于其灵活性。从预测海量数据集中的趋势到发现人类无法察觉的模式，它正在改变我们的生活和工作方式。这些算法可帮助软件工程师和数据科学家构建更好、更快的系统。
线性回归等监督算法可以预测房价等连续结果。无监督算法可以对数据进行聚类，用于客户细分等应用。让我们进一步了解不同的机器学习算法及其应用，以及顶级资源。
机器学习算法是一种模型，它教导系统从输入数据中学习，而无需明确编程。它们在数据点中寻找模式，处理信息并做出预测或决策。例如，垃圾邮件过滤器根据已知模式将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
它们的主要目的是实现决策自动化。它们使用训练数据进行学习并不断改进。这就是它们在图像识别、财务预测和自动驾驶汽车等应用中大有用武之地的原因。
机器学习算法的类型
机器学习分为三类：
监督学习：这些算法从标记数据中学习。它们通过将输入映射以色列赌博数据到输出来实现这一点，例如根据平方英尺预测房价（例如线性回归）。
无监督学习：这种类型的机器学习算法对未标记数据中的数据点进行聚类，例如针对性营销的客户细分。
强化学习：这种机器学习通过与环境交互进行学习。它通过反复试验来最大化回报，例如教机器人穿越迷宫。