机器学习的核心算法：编程实现

机器学习是一门涉及训练计算机从数据中学习和进行预测的领域。在机器学习中，有几个核心算法被广泛应用于各种问题，包括监督学习、无监督学习和强化学习。在本文中，我们将探讨并实现几个常见的机器学习算法，包括线性回归、K均值聚类和Q学习。

1. 线性回归
   线性回归是一种监督学习算法，用于建立输入特征和输出之间的线性关系。下面是一个简单的线性回归的 Python 实现示例：

import numpy as np

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100<