机器学习是让计算机通过算法从数据中学习规律，并用于预测或决策的技术。常见算法包括：监督学习：训练数据有标签，如线性回归（预测房价）、逻辑回归（分类）、支持向量机（SVM）、决策树（分类与回归）、神经网络（图像识别）。无监督学习：数据无标签，如K-means聚类（用户分群）、PCA降维（数据压缩）。半监督学习：少量标签数据结合大量未标签数据训练。强化学习：通过奖励机制学习最优行为（如AlphaGo）。集成学习：组合多个模型提升性能（如随机森林、XGBoost）。选择算法需考虑数据量、特征维度、问题类型（回归/分类）与资源限制。例如，推荐系统常用协同过滤算法，图像识别用卷积神经网络（CNN）。
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十万个为什么
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