欢迎来到本站的机器学习教程页面！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。
基础概念
- 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一门让计算机通过数据学习并做出决策或预测的学科。
- 监督学习（Supervised Learning）：通过已标记的输入输出数据训练模型，使其能够对新的数据做出预测。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：通过未标记的数据训练模型，使其能够发现数据中的模式和结构。
常用算法
- 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值。
- 逻辑回归（Logistic Regression）：用于预测离散值，如二分类问题。
- 支持向量机（Support Vector Machine）：通过寻找最佳的超平面来划分数据。
- 决策树（Decision Tree）：通过一系列的决策规则对数据进行分类或回归。
应用场景
- 自然语言处理（NLP）：如机器翻译、情感分析等。
- 图像识别：如人脸识别、物体检测等。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。
机器学习
扩展阅读
如果您想了解更多关于机器学习的内容，可以阅读以下教程：
希望这些内容能对您有所帮助！