欢迎来到机器学习入门教程！这里我们将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法以及应用场景。
基本概念
机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习并做出决策或预测的学科。它涉及到概率论、统计学、线性代数、优化算法等多个领域。
机器学习类型
- 监督学习：通过已知标签的数据训练模型，然后对新数据进行预测。
- 无监督学习：没有标签的数据，通过寻找数据中的模式或结构进行学习。
- 强化学习：通过与环境交互，学习如何做出最优决策。
常用算法
以下是一些常用的机器学习算法：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机
- 神经网络
应用场景
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析、文本摘要等。
- 计算机视觉：图像识别、目标检测、人脸识别等。
- 推荐系统：电影推荐、商品推荐等。
扩展阅读
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图片展示
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