机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机通过数据学习并做出决策或预测。本教程将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法和应用场景。
常用机器学习算法
以下是几种常见的机器学习算法：
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题，如二分类。
- 决策树：通过树形结构进行分类或回归。
- 支持向量机：通过寻找最优的超平面进行分类。
- 神经网络：模拟人脑神经元连接的复杂模型。
应用场景
机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 推荐系统：如电影、音乐、商品推荐。
- 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。
- 金融风控：如信用评分、欺诈检测。
扩展阅读
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线性回归
线性回归模型通常表示为：
$$y = \beta_0 + \beta_1x$$
其中，$y$ 是因变量，$x$ 是自变量，$\beta_0$ 和 $\beta_1$ 是模型参数。
决策树
决策树通过一系列的规则对数据进行分类或回归。
神经网络
神经网络由多个神经元组成，每个神经元负责处理一部分数据。