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资源列表

机器学习基础

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。

  • 机器学习简介：简单介绍机器学习的概念和发展历程。
  • 机器学习应用：展示机器学习在各个领域的应用案例。

机器学习算法

以下是几种常见的机器学习算法：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测离散值，如二分类。
  • 支持向量机（SVM）：通过找到一个超平面来区分不同类别的数据。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它通过模拟人脑的神经网络结构来实现复杂的模式识别。

  • 神经网络基础：介绍神经网络的基本概念和结构。
  • 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和分类。
  • 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据。

实践案例

以下是一些实际应用案例：

  • 人脸识别：通过机器学习技术实现人脸识别。
  • 自然语言处理：利用机器学习技术进行文本分析和处理。

扩展阅读

机器学习

神经网络

卷积神经网络