介绍机器学习及主要方法?

机器学习是一种让计算机通过学习数据和经验，从而改善其性能的方法。主要的机器学习方法包括：

1. 监督学习：通过已有的标记数据来训练模型，使其能够对新数据进行预测或分类。常用的算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等。

2. 无监督学习：不需要标记数据来进行训练，其目标是发现数据中的潜在结构和模式。常用的算法包括聚类、降维和关联规则挖掘等。

3. 强化学习：通过对环境的观察和尝试来学习最优行动策略，以最大化长期奖励。常用的算法包括Q-learning和策略梯度等。

除此之外，还有半监督学习、迁移学习、增强学习等其他机器学习方法。