以下是关于机器学习的一些基础教程，包括常用算法和实际应用案例。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题。
- 决策树：通过树形结构进行分类。
- 随机森林：集成学习算法，通过构建多棵决策树进行预测。
- 支持向量机：用于分类和回归问题。
实际应用案例
- 推荐系统：使用协同过滤算法，根据用户的历史行为推荐商品或内容。
- 图像识别：使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。
- 自然语言处理：使用循环神经网络（RNN）进行文本分类和情感分析。
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线性回归
线性回归模型通常用一条直线来表示数据之间的关系。
决策树
决策树通过一系列的规则对数据进行分类。
随机森林
随机森林是由多棵决策树组成的集成学习算法。