该资源包含李宏毅教授机器学习课程的详细讲义、习题解答及编程实践代码，适合深入学习机器学习理论和应用的学生或研究人员使用。
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能领域的一种科学技术方法，使计算机系统能够从数据中自动获取知识并改进自身性能而无需明确编程指导。在这一过程中，算法通过识别和提取数据中的模式来建立模型，这些模型可用于预测、分类、聚类等任务。
主要的机器学习类型包括监督学习、无监督学习及半监督学习。监督学习使用带有标签的数据集进行训练，并对未知数据做出预测；例如，在垃圾邮件检测中判断一封新收到的邮件是否为垃圾邮件。在没有标签的情况下，无监督学习则通过探索数据本身的特性来发现隐藏模式或结构，如将用户分为不同的群体以实现客户细分等任务。半监督学习则是介于两者之间的一种方法，它利用部分有标签的数据和部分未标记的数据进行训练。
机器学习算法种类繁多，包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K近邻算法(KNN) 以及神经网络与深度学习技术等。随着计算能力的增强及大数据时代的到来，机器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理和金融风险管理等领域显示出了巨大潜力。
此外，机器学习的发展受到了统计学、逼近论、凸优化及概率理论等多种数学和计算机科学领域的推动，并不断激发新的算法和技术框架创新。然而，在现代深度学习模型中，其内部的工作机制往往难以完全解析，因此常被称作“黑箱”决策过程，这也是当前研究的重要挑战之一。
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