机器学习基础知识

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，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是机器学习的一些基本概念和内容：

1. 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。
• 无监督学习（Unsupervised Learning）：通过未标记的数据来寻找数据中的结构和模式。
• 半监督学习（Semi-supervised Learning）：结合已标记和未标记的数据进行训练。

2. 机器学习的应用

机器学习在许多领域都有应用，例如：

• 图像识别：如人脸识别、物体检测。
• 自然语言处理：如机器翻译、情感分析。
• 推荐系统：如电影推荐、商品推荐。

3. 机器学习工具和库

• Scikit-learn：Python中常用的机器学习库。
• TensorFlow：Google开源的机器学习框架。
• PyTorch：Facebook开源的机器学习库。

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