机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需显式编程。以下是一些关于机器学习基础知识的简要介绍。
1. 机器学习的类型
- 监督学习：通过已知标签的训练数据来训练模型，然后使用模型进行预测。
- 无监督学习：没有标签的数据，模型通过发现数据中的模式来学习。
- 半监督学习：使用部分标记和部分未标记的数据进行训练。
- 强化学习：通过与环境交互来学习，并不断优化策略。
2. 常见的机器学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：通过树状结构进行决策。
- 随机森林：集成学习算法，通过组合多个决策树来提高准确性。
3. 机器学习应用
- 自然语言处理：例如，语言翻译、情感分析。
- 计算机视觉：例如，图像识别、物体检测。
- 推荐系统：例如，电影推荐、商品推荐。
机器学习应用
4. 学习资源
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