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机器学习的基本概念 机器学习是人工智能的一个分支，专注于开发算法和模型，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。其核心思想是通过数据驱动的方式，让机器自动发现规律，而无需显式编程。机器学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。 机器学习的分类 机器学习通常分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习使用带有标签的数据训练模型，例如分类和回归任务。无监督学习处理无标签数据，常用于聚类和降维。强化学习通过试错机制学习最优策略，广泛应用于游戏和机器人控制。 常见的机器学习算法 线性回归和逻辑回归是监督学习的经典算法，分别用于连续值和分类问题。决策树和随机森林通过树形结构处理非线...