机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需显式编程。以下是一些关于机器学习的基础概念和常用算法。
常用算法
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题，预测概率。
- 支持向量机（SVM）：用于分类和回归问题。
- 决策树：通过树形结构对数据进行分类或回归。
- 随机森林：通过集成多个决策树来提高预测准确性。
- 神经网络：模拟人脑神经元连接，用于复杂的模式识别。
应用场景
- 推荐系统：例如，Netflix 和 Amazon 的推荐系统。
- 自然语言处理：例如，机器翻译和情感分析。
- 图像识别：例如，人脸识别和物体检测。
- 自动驾驶：用于车辆感知和决策。
学习资源
想要深入了解机器学习？以下是一些推荐的资源：
机器学习流程图