机器学习是人工智能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。以下是一些机器学习基础知识的介绍。

1. 什么是机器学习？

机器学习是一种使计算机能够通过数据学习并做出决策的技术。它通常涉及以下步骤：

  • 数据收集：收集用于训练模型的数据。
  • 数据处理：清洗和准备数据，使其适合训练。
  • 模型选择：选择适合问题的机器学习模型。
  • 模型训练：使用数据训练模型。
  • 模型评估：评估模型的性能。

2. 常见的机器学习模型

以下是一些常见的机器学习模型：

  • 线性回归：用于预测连续值。
  • 逻辑回归：用于预测二分类问题。
  • 决策树：用于分类和回归问题。
  • 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
  • 神经网络：用于复杂的数据和模式识别。

3. 机器学习应用

机器学习在许多领域都有应用，例如：

  • 自然语言处理：如机器翻译、情感分析等。
  • 计算机视觉：如图像识别、物体检测等。
  • 推荐系统：如电影推荐、商品推荐等。

4. 学习资源

想要深入了解机器学习，以下是一些推荐的学习资源：

机器学习