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- 机器学习算法广泛应用于解决各类问题，涵盖多种类型。常见的算法包括：监督学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法；无监督学习算法如K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型、主成分分析、关联规则学习。这些算法针对不同的问题和数据特点有不同的适用性，选择合适的算法至关重要。
- 机器学习是人工智能的重要分支，通过模拟或实现人类学习行为获取新知识或技能。机器学习领域从上世纪80年代开始快速发展，涌现出多种数学统计相关的模型。
- 深度学习是机器学习的子集，受人脑启发，由人工神经网络组成，通过深层、多层网络中的相互关联神经元进行学习。随着近年来深度学习的爆发性增长，已广泛应用于多个领域。
- 机器学习研究计算机如何模拟人类学习行为，获取新知识或技能，并不断改善自身性能。实践意义重大。
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