欢迎来到我们的机器学习教程页面！这里，我们将为您介绍机器学习的基本概念、常用算法和应用场景。通过本教程，您将能够掌握机器学习的基本知识和技能。
基本概念
什么是机器学习？
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。它使计算机能够执行特定的任务，而无需显式编程。
机器学习的分类
- 监督学习：通过标记的训练数据学习，并用于预测新数据的标签。
- 无监督学习：通过未标记的数据学习，并用于发现数据中的模式和结构。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的特点。
常用算法
以下是一些常用的机器学习算法：
- 线性回归
- 决策树
- 随机森林
- 支持向量机（SVM）
- K最近邻（KNN）
- 朴素贝叶斯
应用场景
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（NLP）
- 计算机视觉
- 推荐系统
- 金融市场分析
机器学习应用
扩展阅读
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