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机器学习简介

机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。它通常分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

监督学习

监督学习是一种通过训练数据来预测输出标签的学习方法。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等。

无监督学习

无监督学习是一种从数据中寻找模式和结构的学习方法，不涉及输出标签。常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则挖掘、主成分分析等。

强化学习

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的学习方法。常见的强化学习算法包括Q学习、深度Q网络等。

机器学习应用

机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 自然语言处理：例如，情感分析、机器翻译、语音识别等。
  • 计算机视觉：例如，图像识别、目标检测、人脸识别等。
  • 推荐系统：例如，电影推荐、商品推荐等。
  • 金融风控：例如，欺诈检测、信用评分等。

扩展阅读

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