欢迎来到机器学习教程页面！这里将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法以及实践应用。
基本概念
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的技术。以下是机器学习的一些基本概念：
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型，使其能够对新的、未标记的数据进行预测。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式或结构。
- 强化学习：通过与环境交互来学习，并不断调整其行为以最大化奖励。
常用算法
以下是机器学习中一些常用的算法：
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二分类问题。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：通过树形结构对数据进行分类或回归。
- 神经网络：模拟人脑神经元连接，用于复杂的模式识别。
实践应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理：例如语音识别、机器翻译。
- 计算机视觉：例如图像识别、人脸识别。
- 推荐系统：例如电影推荐、商品推荐。
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