欢迎来到机器学习基础教程！在这里，我们将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法和应用场景。如果您想深入了解机器学习，请继续阅读以下内容。

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技术。简单来说，就是让计算机通过学习数据来“学习”。

常用机器学习算法

以下是几种常用的机器学习算法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于分类问题，例如判断一封电子邮件是否为垃圾邮件。
  • 支持向量机（SVM）：适用于各种分类和回归问题。
  • 决策树：通过树状图来表示决策过程，常用于分类问题。
  • 随机森林：通过集成多个决策树来提高预测的准确性。

机器学习应用场景

机器学习在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 自然语言处理：例如语音识别、机器翻译。
  • 图像识别：例如人脸识别、物体检测。
  • 推荐系统：例如电影推荐、商品推荐。
  • 医疗诊断：例如疾病预测、药物研发。

扩展阅读

如果您想进一步学习机器学习，以下是一些推荐资源：

机器学习应用