机器学习是数据科学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。本教程将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法和应用场景。
基本概念
- 算法：机器学习中的算法是用于从数据中学习并做出决策或预测的数学模型。
- 特征：特征是数据集中的变量，用于描述数据。
- 模型：模型是算法和数据的组合，用于从数据中学习。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元结果。
- 决策树：用于分类和回归。
- 支持向量机：用于分类和回归。
- 神经网络：用于复杂的数据和模式识别。
应用场景
- 推荐系统：例如Netflix和Amazon的推荐系统。
- 自然语言处理：例如机器翻译和情感分析。
- 图像识别：例如自动驾驶汽车中的物体识别。
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