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基础概念

首先，让我们来了解一下机器学习的基础概念。

  • 监督学习：通过已知标签的数据集来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
  • 无监督学习：通过分析未标记的数据集，寻找数据中的模式和结构。
  • 强化学习：通过与环境交互来学习最优策略。

常用算法

以下是一些常用的机器学习算法：

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 支持向量机（SVM）
  • 决策树
  • 随机森林
  • 神经网络

实际应用案例

机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 推荐系统：如Netflix和Amazon等推荐平台。
  • 图像识别：如人脸识别和物体检测。
  • 自然语言处理：如机器翻译和情感分析。

扩展阅读

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