机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是被明确编程执行任务。以下是机器学习基础知识的简要概述。
机器学习的基本概念
- 监督学习：通过提供输入和相应的输出，训练模型来预测未知数据。
- 无监督学习：从未标记的数据中寻找模式或结构。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法的学习过程。
机器学习的关键技术
- 特征工程：从原始数据中提取有用的特征。
- 模型选择：选择适合问题的机器学习模型。
- 模型训练与验证：使用训练数据训练模型，并使用验证数据测试模型性能。
机器学习应用实例
- 自然语言处理：如文本分类、机器翻译。
- 图像识别：如人脸识别、物体检测。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐。
机器学习应用实例
学习资源
想要深入了解机器学习？可以参考以下资源：
希望这些信息能帮助您开始机器学习的旅程！🚀