机器学习基础知识 FAQ
以下是一些关于机器学习基础知识的常见问题解答：
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。
机器学习的应用领域有哪些？ 机器学习在多个领域都有广泛应用，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
常见的机器学习算法有哪些？ 常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
如何选择合适的机器学习算法？ 选择合适的算法取决于具体问题和数据特性。
机器学习中的“过拟合”是什么意思？ 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳的情况。
如何避免过拟合？ 避免过拟合的方法包括交叉验证、正则化、特征选择等。
机器学习模型