机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机通过数据学习并做出决策或预测。本教程将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法和应用场景。
基本概念
- 监督学习：通过训练数据学习，对未知数据进行预测。
- 无监督学习：没有明确的训练目标，通过数据自身寻找模式。
- 强化学习：通过试错和奖励来学习最佳策略。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
- 决策树：基于树结构进行预测。
- 支持向量机：通过找到一个超平面来最大化数据点之间的间隔。
- 神经网络：模拟人脑神经元连接进行学习。
应用场景
- 推荐系统：如电影、音乐、商品推荐。
- 图像识别：如人脸识别、物体检测。
- 自然语言处理：如机器翻译、情感分析。
扩展阅读
想要了解更多关于机器学习的知识，可以访问我们的 机器学习进阶教程。
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