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、常用算法以及实际应用。
基本概念
- 机器学习：机器学习是一门让计算机通过数据学习并做出决策或预测的科学。
- 监督学习：通过已标记的数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
- 无监督学习：通过未标记的数据来发现数据中的模式或结构。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散值，如分类问题。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：通过树状结构来分类或回归数据。
实际应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 自然语言处理：如语音识别、机器翻译。
- 图像识别：如人脸识别、物体检测。
- 推荐系统：如电影推荐、商品推荐。
机器学习应用
扩展阅读
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