机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是通过传统的编程方式。以下是一些关于机器学习的基础概念和常见应用。
基础概念
- 监督学习：通过给定的输入和输出数据，让机器学习算法从中学习并建立模型。
- 无监督学习：没有明确的输出数据，机器学习算法通过输入数据寻找数据中的结构和模式。
- 强化学习：机器通过与环境的交互进行学习，不断调整策略以获得最大化的奖励。
常见应用
- 自然语言处理：例如，语音识别、机器翻译、情感分析等。
- 图像识别：例如，人脸识别、物体检测、图像分类等。
- 推荐系统：例如，电影推荐、商品推荐等。
扩展阅读
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