机器学习简介
机器学习是人工智能领域的一个分支，其目的是通过设计和开发算法和模型，让计算机能够从数据中自动学习和提取规律，从而实现智能化的预测和决策。本章将简要介绍机器学习的基本概念、分类和应用场景。
机器学习算法
机器学习算法是机器学习的核心，是指用来从数据中提取规律和进行预测的数学模型和算法。本章将介绍机器学习算法的分类，包括监督学习、无监督学习和半监督学习，以及常用的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
机器学习实践
机器学习实践是指将机器学习算法应用到实际问题中，进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估等一系列操作，最终得到高质量的预测和决策结果。本章将介绍机器学习实践的主要步骤和流程，包括数据采集、数据清洗、特征选择、模型选择、模型训练和模型评估等。
机器学习工具
机器学习工具是指用来实现机器学习算法和实践的软件和平台，包括Python、R、MATLAB、TensorFlow、Keras等。本章将介绍常用的机器学习工具和平台，以及如何使用它们实现机器学习算法和应用。
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