机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个子领域，它让计算机能够通过数据学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习基础概念和常见算法：

  • 监督学习（Supervised Learning）：使用标记过的数据来训练模型，使得模型能够对未见过的数据进行预测。例如，通过大量的带标签的图像来训练一个分类器。

  • 无监督学习（Unsupervised Learning）：使用未标记的数据，寻找数据中的结构和模式。例如，聚类算法可以将数据点分组。

  • 强化学习（Reinforcement Learning）：通过奖励和惩罚来训练模型，使其在特定环境中做出最优决策。

机器学习算法

以下是几种常见的机器学习算法：

  • 线性回归（Linear Regression）：用于预测连续值。

  • 逻辑回归（Logistic Regression）：用于预测二元结果。

  • 决策树（Decision Tree）：一种简单的决策模型，可以用于分类或回归。

  • 随机森林（Random Forest）：通过构建多个决策树并合并它们的预测来提高准确性。

深度学习

深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑的神经网络结构，通过多个层次的学习来提取特征。

  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：常用于图像识别。

  • 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）：用于处理序列数据。

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