机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些基础的机器学习概念。

机器学习类型

  • 监督学习：通过输入和输出数据来训练模型，例如线性回归。
  • 无监督学习：没有明确的输出数据，模型通过分析输入数据来寻找模式，例如聚类。
  • 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习，使用部分标记和部分未标记的数据。

机器学习应用

机器学习被广泛应用于各个领域，包括：

  • 推荐系统：如Netflix和Amazon。
  • 图像识别：如人脸识别。
  • 自然语言处理：如机器翻译。

资源

想要了解更多关于机器学习的信息，可以阅读本站的机器学习教程。

机器学习

术语解释

  • 算法：机器学习中的算法是一种用于解决问题的步骤集合。
  • 特征：用于描述数据的属性。
  • 模型：通过学习数据而构建的算法。

希望这个基础教程能帮助你入门机器学习！