机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习基础知识：
基本概念
- 监督学习：通过已标记的训练数据来训练模型，使其能够对新的、未标记的数据进行预测。
- 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。
- 强化学习：通过与环境交互来学习，并采取最佳行动以最大化奖励。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测离散的二分类结果。
- 决策树：通过树状结构对数据进行分类或回归。
- 支持向量机：通过找到一个超平面来分隔数据。
机器学习应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 自然语言处理：文本分类、机器翻译、情感分析。
- 计算机视觉：图像识别、物体检测、人脸识别。
- 推荐系统：电影推荐、商品推荐。
扩展阅读
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