机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它让计算机通过数据学习并做出决策。以下是一些机器学习项目的例子：
- 分类：这是一个将数据分为不同类别的任务。例如，垃圾邮件检测就是一个分类问题。
- 回归：这种类型的机器学习用于预测连续值。股票价格预测就是一个常见的回归问题。
- 聚类：聚类是一种无监督学习技术，用于将相似的数据点分组在一起。例如，客户细分就是一个聚类问题。
机器学习应用图解
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- 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似人脑的神经网络来学习数据。
- 强化学习：强化学习是一种通过奖励和惩罚来训练智能体以做出最优决策的方法。
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- 神经网络：神经网络是深度学习的基础，它由许多相互连接的神经元组成。
- 支持向量机：支持向量机是一种强大的分类和回归算法。
神经网络结构图
希望这些信息能帮助您更好地了解机器学习项目。