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。以下是一些机器学习基础概念的介绍。

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。它通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。

  • 监督学习：系统从标记的训练数据中学习，并使用这些知识来预测新的、未标记的数据。
  • 无监督学习：系统从未标记的数据中学习，并试图发现数据中的模式或结构。
  • 强化学习：系统通过与环境的交互来学习，并尝试最大化某种累积奖励。

2. 机器学习的基本概念

  • 特征：用于描述数据的变量。
  • 模型：用于从数据中学习并做出预测的算法。
  • 训练：使用数据来训练模型的过程。
  • 测试：使用新数据来评估模型性能的过程。

3. 机器学习应用

机器学习在许多领域都有应用，包括：

  • 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
  • 计算机视觉：如图像识别、物体检测等。
  • 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。

4. 学习资源

想要深入了解机器学习，以下是一些推荐的学习资源：

机器学习流程图