机器学习是什么初学者必须知道的基础知识：
机器学习是人工智能的一个分支，其目的是让计算机能够从数据中自动学习和改进，而无需明确地进行编程。以下是初学者必须知道的机器学习基础知识：
1、机器学习的三种类型：监督学习、无监督学习和增强学习。监督学习需要有标记的数据集进行训练，例如图像分类。无监督学习则是让计算机自己发现数据中的模式，例如聚类。增强学习则是让计算机通过尝试和错误来学习，例如训练机器人在游戏中获胜。
1、机器学习的算法：常见的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。每个算法都适用于不同的问题和数据集。
1、数据预处理：在训练模型之前，必须对数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择和特征缩放等。
1、模型评估：必须评估模型的性能以确定其是否适合用于实际应用。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1得分等。
1、模型部署：当模型训练完成后，必须将其部署到实际应用中。这可能涉及将模型嵌入到应用程序中或将其部署到云上等。
