机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习基础知识：
常用术语
- 监督学习 (Supervised Learning): 使用带有标签的训练数据来训练模型。
- 无监督学习 (Unsupervised Learning): 使用没有标签的数据来发现数据中的模式和结构。
- 强化学习 (Reinforcement Learning): 通过与环境的交互来学习如何采取行动以最大化奖励。
学习资源
以下是一些学习机器学习的基础资源：
机器学习应用
机器学习在许多领域都有应用，以下是一些例子：
- 推荐系统: 如Netflix和Amazon等平台使用机器学习来推荐内容。
- 自然语言处理: 机器学习用于处理和生成自然语言，例如翻译和文本摘要。
- 图像识别: 机器学习在图像识别和图像分类中发挥着重要作用。
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机器学习算法的流程图：