机器学习（Machine Learning，简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）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，而不是仅仅执行预先编写的指令。
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、未见过的数据进行预测。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：通过未标记的数据来发现数据中的结构和模式。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境交互来学习，并采取最佳行动以最大化奖励。
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（NLP）：用于机器翻译、情感分析、语音识别等。
- 计算机视觉：用于图像识别、物体检测、人脸识别等。
- 推荐系统：用于推荐电影、音乐、商品等。
学习资源
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