机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习的基础概念：
- 监督学习：通过已标记的输入和输出数据来训练模型。
- 无监督学习：从未标记的数据中寻找模式或结构。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来训练模型。
机器学习应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 自然语言处理：机器翻译、语音识别、文本分析。
- 图像识别：面部识别、物体检测、医疗影像分析。
- 推荐系统：电影推荐、商品推荐。
资源链接
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机器学习模型
神经网络是机器学习中最常用的模型之一。
机器学习应用实例
推荐系统是机器学习在商业领域的重要应用。