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、常用算法和应用场景。
基本概念
机器学习是人工智能的一个分支，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。
- 监督学习：通过已标记的训练数据学习，例如分类和回归。
- 无监督学习：通过未标记的数据学习，例如聚类和降维。
- 强化学习：通过与环境交互来学习，例如玩游戏。
常用算法
以下是一些常用的机器学习算法：
- 线性回归
- 逻辑回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机
- 神经网络
应用场景
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 自然语言处理：语音识别、机器翻译、情感分析等。
- 计算机视觉：图像识别、目标检测、人脸识别等。
- 推荐系统：电影推荐、商品推荐等。
扩展阅读
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机器学习
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