机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习的基础概念：
- 监督学习：通过带有标签的训练数据来训练模型。
- 无监督学习：通过没有标签的数据来发现数据中的模式。
- 强化学习：通过奖励和惩罚来指导算法做出决策。
机器学习流程图
机器学习应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 推荐系统：如Netflix和Amazon的推荐系统。
- 自然语言处理：如语音识别和机器翻译。
- 图像识别：如人脸识别和自动驾驶汽车中的物体检测。
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：
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