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。以下是一些关于机器学习基础的知识点：
- 监督学习：通过已知标签的训练数据，让模型学习如何对未知数据进行分类或回归。
- 非监督学习：没有明确标签的数据，让模型自己寻找数据中的模式和结构。
- 强化学习：通过奖励和惩罚机制，让模型在环境中学习如何做出最优决策。
机器学习流程图
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常用算法：
- 线性回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机
- 深度学习
应用领域：
- 自然语言处理
- 计算机视觉
- 推荐系统
- 金融市场分析
希望这些信息对您有所帮助！🌟