机器学习概述与应用：深度学习、人工智能与经典学习方法

引言

机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）领域中最为核心的分支之一，其主要目的是通过数据学习和构建模型，帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习（Deep Learning）的崛起，机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中，我们将详细介绍机器学习的基础概念，包括无监督学习、有监督学习、增量学习，以及常见的回归和分类问题，并结合实际代码示例来加深理解。

1. 机器学习概述

机器学习是一门让计算机能够在没有明确编程的情况下“学习”的科学。它利用统计学、数据分析和优化方法，从数据中提取模式或规律，并根据这些模式做出预测或决策。机器学习的核心步骤包括数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估与优化。

1.1 基本流程

机器学习的基本流程可以概括为以下几个步骤：

1. 数据收集：从各种来源获取数据，如数据库、传感器、用户输入等。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化、编码等处理，以适合模型输入。
3. 模型选择：选择合适的算法（如线性回归、决策树、神经网络等）建立模型。
4. 模型训练：