机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机通过数据学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习的基础概念：

• 监督学习：通过已知标签的数据集来训练模型，使模型能够对未知数据进行预测。
• 无监督学习：没有标签的数据集，模型通过学习数据结构来发现数据中的模式和关联。
• 强化学习：通过奖励和惩罚来指导模型进行决策，使模型能够在特定环境中做出最优决策。

机器学习流程

机器学习应用：

• 推荐系统：例如，Netflix 和 Amazon 的推荐系统。
• 自然语言处理：例如，翻译、语音识别和情感分析。
• 图像识别：例如，人脸识别和物体检测。

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机器学习常见算法

以下是一些常见的机器学习算法：

• 线性回归：用于预测连续值。
• 逻辑回归：用于预测分类问题。
• 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
• 决策树：用于分类和回归问题。

机器学习算法分类

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