机器学习作为一种让计算机从数据中自动学习的技术，在近年来得到了迅猛发展。本文将介绍几种基础的机器学习算法，并通过Python代码示例展示它们的应用。
1. 什么是机器学习
机器学习是一种让计算机学会从数据中自动“学习”并做出预测或决策的技术。不需要显式地编程告诉计算机如何执行任务。机器学习的核心在于构建模型，通过大量数据训练模型，使其能够准确预测未知数据的结果。
2. 为什么选择Python
Python语言简单易学，拥有强大的科学计算库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。这些库提供了大量的函数和工具，可以方便地处理数据、训练模型、评估性能。
3. 线性回归
线性回归是最简单的机器学习算法之一。它假设因变量y与自变量x之间存在线性关系，即y = ax + b。线性回归的目标是找到最佳拟合直线，使得所有点到直线的距离平方和最小。
代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegre