机器学习基础（ML_Basics）

机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的一个重要分支。它使计算机能够通过数据学习并做出决策，而不是通过明确的编程指令。

机器学习的基本概念

• 监督学习（Supervised Learning）：通过训练数据集来学习，这些数据集包含输入和对应的输出。
• 无监督学习（Unsupervised Learning）：通过未标记的数据集来学习，例如聚类和关联规则学习。
• 半监督学习（Semi-supervised Learning）：使用少量标记数据和大量未标记数据。
• 强化学习（Reinforcement Learning）：通过奖励和惩罚来指导算法做出决策。

机器学习的应用

机器学习在多个领域都有广泛应用，包括：

• 自然语言处理（NLP）：如机器翻译、情感分析等。
• 计算机视觉：如图像识别、物体检测等。
• 推荐系统：如Netflix、Amazon的推荐算法。

机器学习应用

学习资源

想要深入了解机器学习？可以查看我们的机器学习教程。