机器学习简介
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改进其性能，而不是通过传统的编程指令。以下是一些机器学习的基础概念：
基础概念
- 监督学习（Supervised Learning）：通过已知标签的数据来训练模型。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：通过无标签的数据来寻找数据中的模式。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境交互来学习，并获取奖励或惩罚。
应用场景
机器学习在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：用于人脸识别、物体检测等。
- 自然语言处理：用于机器翻译、情感分析等。
- 推荐系统：用于电影、音乐、商品推荐等。
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