机器学习是人工智能领域的一个重要分支，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的基础知识：
机器学习的基本概念
- 监督学习：通过标记的训练数据来教会模型如何进行预测或分类。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的结构和模式。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的特点，使用部分标记和部分未标记的数据进行训练。
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，以帮助模型更好地学习。
- 模型选择：根据问题的性质和数据的特点选择合适的模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
机器学习的应用
机器学习在许多领域都有广泛的应用，包括：
- 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析等。
- 计算机视觉：例如，图像识别、物体检测等。
- 推荐系统：例如，电影推荐、商品推荐等。
扩展阅读
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机器学习