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概念的介绍。
什么是机器学习？
机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。它通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习
监督学习是一种机器学习方法，其中算法从标记的训练数据中学习，以便能够对新的、未标记的数据进行分类或回归。
- 分类：将数据分为不同的类别。
- 回归：预测一个连续值。
无监督学习
无监督学习是一种机器学习方法，其中算法从未标记的数据中学习，以发现数据中的模式或结构。
- 聚类：将相似的数据点分组在一起。
- 关联：发现数据项之间的有趣关系。
强化学习
强化学习是一种机器学习方法，其中算法通过与环境交互来学习，以最大化某种累积奖励。
机器学习的应用
机器学习在许多领域都有应用，包括：
- 自然语言处理：例如，机器翻译和情感分析。
- 计算机视觉：例如，图像识别和物体检测。
- 推荐系统：例如，电影推荐和商品推荐。
学习资源
想要深入了解机器学习？以下是一些本站资源：
机器学习