机器学习基础概念

机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习中的基础概念：

1. 监督学习 (Supervised Learning)

监督学习是机器学习中的一种，它使用带有标签的训练数据来训练模型。模型通过这些数据学习，以便在新的、未标记的数据上进行预测。

• 例子：邮件分类（垃圾邮件/非垃圾邮件）

2. 无监督学习 (Unsupervised Learning)

无监督学习不使用标签数据，而是寻找数据中的模式和结构。它通常用于探索数据或进行聚类。

• 例子：顾客细分

3. 强化学习 (Reinforcement Learning)

强化学习是一种通过奖励和惩罚来指导算法学习的行为算法。它让算法在给定环境中做出最优决策。

• 例子：游戏AI（如AlphaGo）

4. 特征工程 (Feature Engineering)

特征工程是机器学习过程中的关键步骤，它涉及到从原始数据中提取出对模型有用的特征。

• 例子：从文本数据中提取关键词

5. 模型评估 (Model Evaluation)

模型评估是评估模型性能的过程，通常使用测试集来评估模型的准确性、召回率等指标。

• 例子：使用混淆矩阵来评估分类模型的性能

机器学习流程图

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