什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个重要分支，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。核心特点包括： • 数据驱动：依赖大量数据训练模型
• 自动优化：通过迭代不断改进性能
• 泛化能力：能将学习成果应用到新场景

机器学习

机器学习的主要类型

  1. 监督学习（如分类、回归）
    📈 通过带标签的数据训练模型，例如：

    • 决策树
    • 支持向量机
    • 神经网络

  2. 无监督学习（如聚类、降维）
    🧩 无需标签，探索数据内在结构，例如：

    • K均值聚类
    • 主成分分析（PCA）
    • 自组织映射（SOM）

  3. 强化学习（如Q-learning）
    🏁 通过试错与环境交互学习策略，常用于游戏AI和机器人控制

监督学习

实践应用场景

  • 图像识别：手写数字识别（MNIST数据集）
  • 自然语言处理：情感分析、机器翻译
  • 推荐系统：基于用户行为的个性化推荐
  • 金融风控：异常交易检测
图像识别

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