神经网络学习之机器学习基础

机器学习是一种人工智能的分支，它通过让计算机学习数据，从而使计算机能够自动完成特定的任务，而无需明确地编程。机器学习的目标是让计算机从数据中学习规律和模式，并用这些规律和模式来进行预测和决策。

神经网络是机器学习的一个重要组成部分，它是由大量节点（也称为神经元）相互连接而成的网络。这些节点通过学习数据来改变它们之间的连接权重，从而使神经网络能够对新的数据进行预测或分类。

在机器学习中，通常使用训练数据来训练神经网络。训练数据包括输入数据和对应的输出数据。神经网络通过不断调整权重，来使其输出与实际输出数据的误差最小化。这个过程被称为反向传播算法。

除了神经网络，机器学习还包括其他算法，例如决策树、支持向量机等。这些算法也可以用于分类、预测等任务，但它们的实现方式和神经网络不同。