机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够通过数据和经验来学习，并做出决策或预测。以下是一些机器学习的基本概念和术语：
基本概念
- 算法：机器学习中的算法是用于从数据中学习模型的规则或函数。
- 模型：模型是算法从数据中学习到的表示或映射。
- 特征：特征是描述数据的属性或变量。
- 标签：标签是用于训练模型的目标变量。
机器学习类型
- 监督学习：在有标签的数据集上训练模型，使其能够对新的、未标记的数据进行预测。
- 无监督学习：在无标签的数据集上训练模型，以发现数据中的结构和模式。
- 半监督学习：使用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。
实用案例
机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如：
- 推荐系统：Netflix、Amazon等公司使用机器学习来推荐电影、产品等。
- 自然语言处理：机器学习用于翻译、语音识别、文本分析等。
- 图像识别：机器学习被用于自动驾驶汽车、面部识别等。
机器学习应用
进一步阅读
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