机器学习教程概览

以下是一些关于机器学习的入门教程，涵盖了基本概念、算法以及实际应用。

入门教程

• 监督学习：通过已知数据集训练模型，以便对未知数据进行预测。
  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题。
• 非监督学习：无需标注数据，通过数据自身特征进行学习。
  • 聚类：将相似数据归为一类。
  • 降维：减少数据的特征数量，同时保留大部分信息。

实践案例

• 情感分析：分析社交媒体数据，判断用户对某事件的情感倾向。
• 推荐系统：根据用户的历史行为，推荐相关商品或内容。

扩展阅读

• 机器学习基础教程
• 深度学习入门

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