帮我重新润色下面这段文章：这是一篇介绍机器学习的中文文章： 

标题：机器学习入门：监督学习、无监督学习和强化学习

机器学习被定义为让计算机在完成任务时自主学习的能力。它是人工智能的一个分支，其目标是帮助计算机从数据中自主学习，并利用学习结果进行决策和预测。

监督学习是机器学习的一种形式，它需要训练数据来指导和调整模型的预测。这意味着，监督学习的目标是根据给定的训练数据建立一个预测模型，该模型可以用于新数据的预测或分类。监督学习的经典例子包括分类和回归问题。

无监督学习是一种机器学习的形式，它涉及到仅根据数据样本的相似性或其它数据的特点来进行模式识别和特点提取。与监督学习不同，无监督学习不需要训练数据或其它有标注的数据集，它的目标是发现隐藏的数据结构或数据的组成，从而揭示数据样本之间的关联性。

强化学习是让机器在不断的试错中学习和决策的过程。强化学习通常涉及到机器与外部环境的交互，机器通过尝试不同的行动来寻找最优解。机器在这个过程中会收到反馈信号，告诉它哪些行动是好的，哪些是不好的。强化学习的经典例子包括围棋、下棋以及机器人的控制等。

在应用机器学习之前，需要选择使用哪种学习模型以及如何训练该模型。根据问题的性质和可用数据的类型，应该选择哪种模型可能需要进行实验。
标题：机器学习简介：监督学习、无监督学习和强化学习

机器学习是让计算机在完成任务时自主学习的能力，是人工智能的一个分支。其目的是从数据中自主学习，以利用学习结果进行决策和预测。

监督学习是机器学习的一种形式，需要训练数据来指导和调整模型的预测。它的目标是建立预测模型，可用于新数据的预测或分类，如分类和回归问题。

无监督学习则只考虑数据样本的相似性或其它特点来进行模式识别和特点提取。它旨在发现数据中的隐藏结构和组成，揭示数据样本之间的关联性。

强化学习是通过与外部环境的交互，通过不断试错来学习和决策。机器试图找到最优解，接收反馈信号以了解哪些行动是好的，哪些是不好的。其中围棋、下棋和机器人控制等是典型应用。

在应用机器学习之前，需要选择适合的学习模型和训练方法。由于问题的性质和数据类型的不同，可能需要进行多次实验来确定哪种模型最适合。