欢迎来到 ABC 计算论坛的机器学习入门教程！在这个教程中，我们将带你了解机器学习的基本概念、常用算法和应用场景。

1. 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技术。它使计算机能够模拟人类学习过程，从而无需明确编程就能进行复杂任务。

2. 机器学习的应用场景

  • 推荐系统：例如，Netflix 和 Amazon 的推荐系统。
  • 图像识别：例如，人脸识别、物体检测。
  • 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析。
  • 自动驾驶：例如，自动驾驶汽车使用机器学习来识别道路标志和交通信号。

3. 机器学习的基本概念

  • 监督学习：通过标注的训练数据学习模型。
  • 无监督学习：通过未标注的数据学习模型。
  • 强化学习：通过与环境交互来学习。

4. 机器学习常用算法

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于分类问题。
  • 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
  • 决策树：用于分类和回归问题。
  • 随机森林：通过构建多个决策树并合并结果来提高预测能力。

5. 扩展阅读

想要了解更多关于机器学习的信息？请访问我们的 机器学习基础教程。

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