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学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习基础概念的介绍。
常见机器学习算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测概率，常用于分类问题。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：通过树形结构进行分类和回归。
- 随机森林：多个决策树的集成，提高预测能力。
机器学习应用
机器学习在许多领域都有应用，例如：
- 推荐系统：如Netflix和Amazon。
- 图像识别：如人脸识别。
- 自然语言处理：如机器翻译。
机器学习应用
深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。
深度学习应用
- 语音识别：如Google的语音搜索。
- 自动驾驶：如Waymo的自动驾驶汽车。
深度学习应用
更多信息
想要了解更多关于机器学习的信息，可以访问机器学习教程。
希望这些信息对您有所帮助！