机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是机器学习基础的一些概念。
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。它使计算机能够模拟人类的认知过程，并自动从数据中学习。
机器学习的主要类型
- 监督学习：通过训练数据集学习，以预测输出。
- 无监督学习：通过未标记的数据集学习，以发现数据中的模式。
- 半监督学习：使用少量标记数据和大量未标记数据学习。
机器学习的基本概念
- 特征：用于描述数据对象的属性。
- 模型：通过学习数据创建的函数，用于预测或分类。
- 算法：用于实现学习过程的数学公式。
机器学习算法
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 支持向量机
- 神经网络
深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。
深度学习应用
- 图像识别
- 自然语言处理
- 语音识别
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