欢迎来到机器学习入门教程！在这里，我们将带你了解机器学习的基本概念、常用算法和应用场景。
基本概念
- 机器学习：机器学习是一门研究如何让计算机从数据中学习并做出决策或预测的科学。
- 监督学习：通过已知输入和输出数据来训练模型。
- 无监督学习：通过分析数据之间的模式来发现数据中的结构。
- 强化学习：通过试错来学习如何在给定环境中做出最优决策。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二元分类问题。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：用于分类和回归问题。
- 随机森林：基于决策树的集成学习方法。
应用场景
- 自然语言处理：文本分类、情感分析、机器翻译等。
- 计算机视觉：图像识别、目标检测、人脸识别等。
- 推荐系统：电影推荐、商品推荐等。
扩展阅读
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