本期我们更新的内容是【机器学习】04-变量筛选与lasso回归、岭回归、弹性网络，分别用SPSS、R语言、Python的实现，欢迎订阅关注！！！
机器学习是人工智能的一个重要分支，近年来在数据分析、图像识别、自然语言处理等领域发挥的作用越来越重要。机器学习的基本概念围绕着如何让计算机利用数据来进行学习和预测。而R语言，作为一种统计分析和图形表示的强大工具，因其丰富的包和灵活的数据处理能力，在机器学习领域中占有一席之地。
机器学习是一门研究如何使计算机系统从数据中学习和改进性能的学科。它通过训练模型来识别模式、预测趋势和做出决策从而实现对数据的自动处理和分析。
机器学习算法通过对大量数据进行学习，提取出有用的特征并建立模型来预测新数据。这些模型可以不断优化，以适应不同类型的数据和任务。常见的机器学习算法包括KNN、决策树、随机森林、贝叶斯等。
近期，我们将从机器学习与频率学派和贝叶斯学派等统计流派的思想差异、数据准备、变量筛选、lasso、贝叶斯、KNN、Logistic、决策树、随机森林、SVM、神经网络、XGBoost、lightGBM各个模型的简介及实际操作等方面，陆续为大家推出实践操作的视频课程，请大家持续关注，谢谢！
