机器学习（Machine Learning）是模拟技术（The Simulation）的重要组成部分，通过从数据中自动学习规律和模式，机器学习能够提升模拟系统的智能化水平，增强其预测、决策和优化能力。

一、监督学习（Supervised Learning）

1. 基本原理

监督学习是指利用标注数据（即输入数据和对应的输出标签）进行训练，学习输入与输出之间的映射关系。训练完成后，模型可以对新的输入数据进行预测。

2. 主要应用场景

• 回归问题：预测连续型变量，例如房价预测、股票价格预测等。
• 分类问题：预测离散型变量，例如垃圾邮件识别、图像分类等。

3. 关键技术

• 线性回归（Linear Regression）：

  • 原理：假设输入变量与输出变量之间存在线性关系，通过最小化均方误差（MSE）来拟合模型参数。

  • 模型公式：