机器学习简介

机器学习是一种人工智能领域的技术，旨在让计算机通过数据和经验来改善自身的性能。它是建立在统计学、概率论和优化理论的基础上，通过模型和算法对数据进行分析和预测。机器学习广泛应用于各个领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。

机器学习的基本原理是从数据中学习模式和规律，并利用这些模式和规律来进行预测和决策。其核心思想是通过训练数据来寻找模型的参数，使得模型能够对未知数据进行准确预测。下面将介绍几种常见的机器学习算法及其源代码实现。

1. 线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的方法。它通过拟合最佳直线来预测因变量与自变量之间的关系。以下是使用Python实现的简单线性回归代码示例：

import numpy as np

# 训练数据
X = np.array([1