机器学习是人工智能的一个重要分支，它使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。以下是一些关于机器学习基础知识的要点：
1. 机器学习的类型
- 监督学习：通过已知输入和输出数据来训练模型。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式。
- 半监督学习：使用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。
2. 常见算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题。
- 决策树：通过树形结构进行分类。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归。
- 神经网络：模仿人脑的工作方式，用于复杂模式识别。
3. 机器学习应用
- 推荐系统：如Netflix和Amazon。
- 自然语言处理：如机器翻译和情感分析。
- 图像识别：如人脸识别和物体检测。
4. 学习资源
想要更深入地了解机器学习？可以参考以下资源：
5. 图片展示
下面展示一些机器学习领域的经典图像：