机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机通过数据学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习基础概念的介绍。
1. 什么是机器学习？
机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。简单来说，就是通过算法让计算机从数据中“学习”。
2. 机器学习的类型
- 监督学习：通过带有标签的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：没有标签的数据，通过算法自动发现数据中的模式。
- 半监督学习：部分带有标签，部分没有标签的数据。
3. 机器学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散值，如分类。
- 决策树：通过树形结构来分类或回归。
- 支持向量机（SVM）：通过找到一个超平面来分离数据。
4. 机器学习应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，如：
- 自然语言处理：如语音识别、机器翻译。
- 图像识别：如人脸识别、物体检测。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐。
5. 学习资源
想要了解更多关于机器学习的知识，可以访问我们网站的 机器学习教程 页面。
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