机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些常见的机器学习算法及其应用：
常见机器学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题，特别是二分类问题。
- 支持向量机（SVM）：适用于小数据集，特别适用于非线性问题。
- 决策树：易于理解和解释，但容易过拟合。
- 随机森林：由多个决策树组成，可以减少过拟合。
- K最近邻（KNN）：简单易懂，但计算量大。
- 神经网络：模拟人脑神经元，适用于复杂问题。
应用场景
- 推荐系统：如Netflix、Amazon等。
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
- 医疗诊断：如疾病预测、药物研发等。
扩展阅读
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