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。以下是一些机器学习基础概念的介绍。
基础概念
- 监督学习：通过已知标签的数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
- 无监督学习：没有标签的数据，模型通过自身学习数据中的模式。
- 强化学习：通过试错和奖励机制来学习最佳行为。
应用场景
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 推荐系统：如Netflix和Amazon的产品推荐。
- 自然语言处理：如机器翻译和情感分析。
- 图像识别：如人脸识别和自动驾驶。
学习资源
想要深入了解机器学习，以下是一些推荐的学习资源：