机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习的基础概念。
什么是机器学习？
机器学习是一种让计算机从数据中学习并做出决策或预测的技术。它通常分为三种类型：
- 监督学习：从标记的训练数据中学习，并使用这些知识来预测新的、未见过的数据。
- 无监督学习：从未标记的数据中学习，以发现数据中的模式和结构。
- 强化学习：通过与环境交互来学习，并根据奖励或惩罚来优化其行为。
机器学习的关键概念
- 特征：用于描述数据的变量。
- 模型：用于预测或分类的函数。
- 训练：使用数据来训练模型的过程。
- 验证：评估模型性能的过程。
机器学习的应用
机器学习在许多领域都有应用，包括：
- 自然语言处理：例如，语言翻译和情感分析。
- 计算机视觉：例如，图像识别和物体检测。
- 推荐系统：例如，Netflix和Amazon的产品推荐。
机器学习应用
更多资源
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