机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是依赖于硬编码的规则。以下是关于机器学习的一些基本概念和内容。
基本概念
- 监督学习：通过已知标签的数据集来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
- 无监督学习：没有标签的数据集，模型通过自身分析数据来寻找数据中的结构和模式。
- 强化学习：通过与环境的交互来学习，目标是最大化某种累积奖励。
应用领域
机器学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 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。
- 推荐系统：如Netflix、Amazon的推荐算法。
资源推荐
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