机器学习的基础

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机器学习（Machine Learning, ML）是  人工智能 (AI)  的一个重要分支，基于  数学和统计学原理 。其核心目标是利用  数据创建预测模型 ，从过去的观测数据中学习规律，并用于预测未知的结果或数值。 在这一过程中，需要  数据科学家  和  软件工程师  的协作： 数据科学家 ：处理和分析数据，并将其转换为机器学习模型。 软件工程师 ：将训练好的模型集成到应用程序中，使其能够预测新的数据值。 1. 机器学习的实际案例   ** 案例 1：冰激凌销量预测 ** 目标 ：利用历史销售数据和天气记录，预测某天可能卖出的冰淇淋数量。 方法 ：结合天气预报，训练模型学习  天气（温度、降雨量、风速）  与  销量  之间的关系。 ** 案例 2：糖尿病风险预测 ** 目标 ：医生利用患者的  体重、血糖水平和其他健康指标  预测是否存在患糖尿病的风险。 方 ………………………………