机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个重要分支，它使计算机能够通过数据和经验学习，从而无需明确编程来执行特定任务。

机器学习的基本概念

  • 监督学习（Supervised Learning）：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（Unsupervised Learning）：使用未标记的数据来发现数据中的模式和结构。
  • 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境交互来学习，以最大化某种累积奖励。

机器学习的应用

机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别：用于识别和分类图像中的对象。
  • 自然语言处理：用于理解和生成人类语言。
  • 推荐系统：用于推荐商品、电影等。

学习资源

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