ml paper

机器学习（ML）论文是关于使用算法让计算机系统从数据中“学习”并做出预测或决策的研究成果。这类论文通常涵盖了诸如监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等主题，以及深度学习、神经网络、支持向量机和随机森林等技术的应用。此外，ML论文也可能探讨如何评估模型的性能，如准确性、召回率、F1分数等，以及如何处理过拟合、欠拟合等问题。这些研究的目标是提高机器学习模型的性能，以便在各种实际应用中实现更好的效果，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。