欢迎来到本站的机器学习入门教程！这里将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法以及实践应用。
基本概念
机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并作出决策或预测的技术。以下是机器学习的一些基本概念：
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法做出决策。
常用算法
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。
- 决策树：通过树形结构来分类或回归。
- 支持向量机：通过将数据映射到高维空间来分类。
实践应用
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：如机器翻译、情感分析。
- 计算机视觉：如图像识别、物体检测。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐。
扩展阅读
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