机器学习：从数据科学到智能决策

机器学习是数据科学领域中的一个重要分支，它通过使用算法和统计模型，使计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能。在本文中，我们将详细介绍机器学习的基本概念和流程，并提供相应的源代码示例。

什么是机器学习？

机器学习是一种人工智能的方法，它让计算机系统能够从经验数据中学习，并利用学习到的知识进行预测和决策。与传统的编程方法不同，机器学习算法通过从数据中提取模式和规律，自动调整和优化模型的参数，以实现对未知数据的准确预测和泛化能力。

机器学习的主要任务

机器学习可以解决多种任务，包括分类、回归、聚类、降维等。下面我们将逐一介绍这些任务的定义和应用。

分类

分类是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是根据已知的特征和标签，构建一个模型来预测新样本的类别。例如，我们可以利用已有的电子邮件数据集，训练一个垃圾邮件分类器，以便将未来的邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。

下面是一个简单的分类算法示例，使用Python编程语言和Scikit-learn库：

from sklearn import datasets
<