机器学习教程 | 菜鸟教程

机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用数据和算法自动学习和改进其性能。
机器学习是让机器通过经验（数据）来做决策和预测。
机器学习已经广泛应用于许多领域，包括推荐系统、图像识别、语音识别、金融分析等。
举个例子，通过机器学习，汽车可以学习如何识别交通标志、行人和障碍物，以实现自动驾驶。
数据是机器学习的燃料，质量越高、数量越多的数据，通常能让模型学得越好。
算法是机器学习的学习方法，不同的算法适用于不同类型的问题。
模型是学习的结果，就像学生学到的知识一样。
接下来我们通过一个简单的例子来理解机器学习的基本流程。
我们将使用 Python 创建一个简单的线性回归模型来预测房价。