机器学习入门指南

欢迎来到本站的机器学习入门教程！这里将为您介绍机器学习的基础概念、常用算法和应用场景。

基础概念

• 什么是机器学习？ 机器学习是一种使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。

• 机器学习的类型

  • 监督学习：从标注数据中学习。
  • 无监督学习：从未标注数据中学习。
  • 强化学习：通过与环境交互学习。

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。

• 支持向量机（SVM） 用于分类和回归。

• 决策树 通过树状图进行决策。

应用场景

• 推荐系统 如Netflix、Amazon等。

• 自然语言处理 如机器翻译、情感分析等。

• 图像识别 如人脸识别、物体检测等。


扩展阅读

如果您想更深入地了解机器学习，可以阅读以下文章：

• 机器学习基础知识
• 深度学习入门

希望这份入门指南能对您有所帮助！😊