機器學習分類的基本概念
機器學習（Machine Learning）是一種人工智慧技術，旨在讓計算機能夠自動地學習和改進自己的性能。這個領域的核心是訓練算法，以便牠們可以根據已知資料進行預測或決策。
機器學習分類的基本步驟
1. 資料收集：收集相關的資料，例如特徵、標籤等。
2. 訓練算法：使用訓練資料來訓練算法，以便牠們可以根據已知資料進行預測或決策。
3. 模型評估：對模型進行評估和優化，以確保其性能。
機器學習分類的實際應用
機器學習分類技術有廣泛的應用，例如：
- 自然語言處理（NLP）：使用機器學習來分析和理解人工智慧的輸出。
- 圖像識別：使用機器學習來識別和分類圖像中的物體或特徵。
- 預測模型：使用機器學習來建立預測模型，以便預測未來的行為或結果。
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