机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）是人工智能领域的两个重要分支。以下是关于这两个领域的一些基本概念和资源。

机器学习（ML）

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。以下是机器学习的一些基本概念：

  • 监督学习：通过带有标签的训练数据来训练模型。
  • 无监督学习：通过没有标签的数据来训练模型，以发现数据中的模式。
  • 强化学习：通过试错来学习如何做出决策。

自然语言处理（NLP）

自然语言处理是使计算机能够理解和处理人类语言的技术。以下是NLP的一些关键领域：

  • 文本分类：将文本数据分类到预定义的类别中。
  • 情感分析：分析文本中的情感倾向。
  • 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言。

资源

以下是一些关于机器学习和自然语言处理的资源：

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