机器学习是一种人工智能的分支，它可以让计算机通过数据和模型自动地学习，从而实现预测、分类、聚类等任务。机器学习在人工智能、数据科学、自然语言处理、计算机视觉等领域都有广泛的应用。
以下是初学者必须掌握的机器学习基础知识：
一、监督学习
监督学习是机器学习最常用的方法之一，它通过已有的标注数据来训练模型，并根据训练结果来预测新数据的标签或值。监督学习包括分类和回归两种类型。其中，分类是将数据分成不同的类别，回归是预测数据的数值。
二、无监督学习
无监督学习是指在没有标注数据的情况下，让机器自己学习数据的结构和规律。无监督学习包括聚类和降维两种类型。其中，聚类是将数据分成不同的簇，降维是将高维数据映射到低维空间。
三、半监督学习
半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种方法，它同时使用有标注和无标注的数据来训练模型。在实际应用中，往往会遇到标注数据不足的情况，半监督学习可以通过利用无标注数据来提高模型的性能。
四、深度学习
深度学习是机器学习的一种方法，它采用多层神经网络来学习数据的特征表示。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很多突破性的成果。
五、模型评估
模型评估是机器学习中非常重要的一个环节，它用于评估模型的性能。常见的模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。在模型评估中，需要将数据分成训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型的性能。
六、过拟合和欠拟合
过拟合和欠拟合是机器学习中常见的问题。过拟合指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差，而欠拟合则是指模型在训练集和测试集上都表现较差。为了解决过拟合和欠拟合问题，可以采用正则化、集成学习等方法。
以上就是初学者必须掌握的机器学习基础知识。在学习机器学习时，需要不断地实践和探索，才能深入理解和掌握机器学习的精髓。
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