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基本概念
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。以下是机器学习的一些基本概念：
- 监督学习：通过已知输入和输出数据来训练模型，使其能够对未知数据进行预测。
- 无监督学习：通过分析输入数据，寻找数据中的模式或结构，而不依赖于任何标签或输出。
- 强化学习：通过与环境交互，不断学习并优化策略，以实现特定目标。
常用算法
以下是一些常用的机器学习算法：
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于预测二分类问题。
- 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精度。
实际应用
机器学习在各个领域都有广泛的应用，以下是一些例子：
- 自然语言处理：用于文本分类、情感分析、机器翻译等。
- 图像识别：用于人脸识别、物体检测、图像分割等。
- 推荐系统：用于电影、音乐、商品推荐等。
扩展阅读
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