机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。以下是关于机器学习基础知识的一些要点。
基本概念
- 监督学习 (Supervised Learning): 通过训练数据集学习，其中每个数据点都包含输入特征和对应的输出标签。
- 非监督学习 (Unsupervised Learning): 使用没有标签的数据来寻找数据中的结构和模式。
- 半监督学习 (Semi-supervised Learning): 结合少量标记数据和大量未标记数据。
- 强化学习 (Reinforcement Learning): 通过与环境交互来学习，并通过奖励或惩罚来优化策略。
常见算法
- 线性回归 (Linear Regression): 用于预测连续值。
- 逻辑回归 (Logistic Regression): 用于预测二元分类。
- 决策树 (Decision Tree): 用于分类和回归任务。
- 随机森林 (Random Forest): 基于决策树的集成学习方法。
- 支持向量机 (SVM): 用于分类和回归任务，特别是在高维空间中。
机器学习应用
机器学习被广泛应用于以下领域：
- 推荐系统：例如，Netflix 和 Amazon。
- 图像识别：例如，面部识别。
- 自然语言处理：例如，机器翻译。
- 医疗诊断：例如，疾病预测。
更多资源
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