# 机器学习算法
# 概述
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过数据驱动的方式让计算机系统自动学习和改进。本章节将系统地介绍各类机器学习算法的原理和应用。
# 算法分类
# 监督学习
监督学习是最常见的机器学习类型，通过已标记的训练数据学习预测模型。
# 分类算法
通过已标记的训练数据学习将输入数据划分到预定义类别中的模型。
# 回归算法
通过已标记的训练数据学习预测连续值的模型。
# 无监督学习
无监督学习通过未标记的数据发现数据中的隐藏模式和结构。
# 聚类算法
通过发现数据中的内在结构和模式，将相似的数据点分组。
# 降维算法
- 主成分分析（PCA）
- t-SNE
- 自编码器
- 流形学习
# 强化学习
强化学习通过与环境交互来学习最优策略。
# 基础算法
# 实践应用
- 图像识别
- 自然语言处理
- 推荐系统
- 异常检测
- 时间序列预测
# 开发框架
- scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
# 最佳实践
- 数据预处理和特征工程
- 模型选择和参数调优
- 过拟合和欠拟合处理
- 模型评估和验证
- 模型部署和维护