機器學習領域中的一個術語
ML模型是機器學習領域中的一個術語，它指的是由AI開發框架使用選定的算法和訓練數據創建的模型。這個模型反映了輸入和輸出之間的學習關係。ML模型的示例用途包括圖像分類、玩遊戲（例如圍棋）、語音識別、安全系統（惡意軟體檢測）、飛機防撞系統和自動駕駛汽車等。
在機器學習中，ML模型可以分為不同的類型，包括：
邏輯回歸模型：這是一種分類模型，由條件機率分布表示，最終會計算兩者的值，將實例分到機率值較大的那一類。
廣義線性模型：包括線性回歸、嶺回歸、套索回歸、邏輯回歸和線性SVC等，通過訓練數據集確定自身的係數（斜率）和截距。
以上就是ML模型的一些基本概念和用途，希望對你有所幫助。