以下是本站提供的机器学习相关教程，涵盖基础概念、常用算法以及实践应用等方面。

基础概念

  1. 机器学习概述

    • 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。

  2. 监督学习

    • 监督学习是机器学习中的一种，通过已标记的训练数据来训练模型。

  3. 非监督学习

    • 非监督学习通过未标记的数据来发现数据中的模式。

常用算法

  1. 线性回归

    • 线性回归是一种预测连续值的算法。

  2. 逻辑回归

    • 逻辑回归是一种用于二分类问题的算法。

  3. 支持向量机

    • 支持向量机（SVM）是一种强大的分类和回归算法。

实践应用

  1. 自然语言处理

    • 自然语言处理（NLP）是机器学习在语言处理领域的应用。

  2. 计算机视觉

    • 计算机视觉是机器学习在图像和视频分析领域的应用。

  3. 推荐系统

    • 推荐系统是机器学习在推荐算法领域的应用。

机器学习

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