機器學習入門教學：從概念到實作一次搞懂
隨著人工智慧（AI）的快速發展，**機器學習（Machine Learning）**已經成為現代科技的重要核心技術之一。從推薦系統、語音辨識到自動駕駛，背後都依賴機器學習模型來進行決策與預測。 本篇文章將介紹機器學習的基本概念、主要類型以及基本實作流程，幫助初學者快速理解機器學習的核心思想。 一、什麼是機器學習？ **機器學習（Machine Learning, ML）**是一種讓電腦透過資料學習模式，並在沒有明確程式規則的情況下做出預測或決策的技術。 簡單來說： 機器學習 = 使用資料讓電腦自動找出規律 傳統程式： 輸入資料 + 人類規則 → 輸出結果 機器學習： 輸入資料 + 正確答案 → 讓電腦學習規則 例如： 應用 說明 Netflix推薦 根據使用者觀看紀錄推薦影片 Gmail垃圾信過濾 自動判斷電子郵件是否為垃圾郵件 股票分析 利用歷史資料預測未來價格趨勢 人臉辨識 辨識人物身份或進行臉部驗證 二、機器學習的三大類型 機器學習主要可以分為三種類型： 1 監督式學習（Supervised Learning） 監督式學習是最常見的機器學習方法，訓練資料包含 輸入資料與正確答案（Label） 。 例如： 房屋大小 房價 20坪 800萬 30坪 1200萬 模型學習後可以預測： 25坪 → 1000萬 常見演算法： Linear Regression Logistic Regression Decision Tree Random Forest Neural Network 應用： 垃圾郵件分類 房價預測 醫療診斷 2 非監督式學習（Unsupervised Learning） 非監督式學習的資料 沒有標籤 ...