欢迎来到我们的机器学习教程页面！这里将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法以及实践应用。以下是本教程的概览：
基础概念
- 机器学习是什么？ 机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。
- 监督学习、无监督学习和强化学习 的区别。
常用算法
- 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：通过树状结构进行决策。
- 支持向量机：用于分类和回归。
- 神经网络：模拟人脑神经元的工作方式。
实践应用
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析。
- 计算机视觉：如图像识别、物体检测。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐。
扩展阅读
想要了解更多关于机器学习的知识，可以访问我们的 机器学习高级教程。
图片展示
线性回归
线性回归是一种简单的预测模型，它通过一条直线来拟合数据点。
决策树
决策树是一种基于树状结构进行决策的算法。
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元工作的算法。