欢迎来到AI技术博客的机器学习板块！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。
机器学习基础
机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。以下是机器学习的一些基础概念：
- 监督学习：通过已标记的输入和输出数据来训练模型。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式或结构。
- 强化学习：通过与环境交互来学习最佳策略。
常用机器学习算法
以下是一些常用的机器学习算法：
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散值，如分类问题。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：用于分类和回归问题，易于理解和解释。
- 随机森林：通过构建多个决策树来提高预测准确性。
机器学习应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理：例如，情感分析、机器翻译等。
- 计算机视觉：例如，图像识别、目标检测等。
- 推荐系统：例如，电影推荐、商品推荐等。
扩展阅读
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机器学习
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