什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个分支，通过数据训练模型，使计算机具备自主学习能力。其核心在于从历史数据中发现规律并用于预测或决策。

机器学习_简介

核心概念

  • 训练集：用于训练模型的数据集合
  • 测试集：验证模型性能的数据集合
  • 特征：数据中的输入变量
  • 标签：需要预测的目标变量
  • 模型：通过算法学习出的数学表达式
机器学习_核心概念

学习类型

监督学习 📊

  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 支持向量机 (SVM)
  • 决策树
监督学习_概念

无监督学习 🌐

  • K-均值聚类
  • 主成分分析 (PCA)
  • 关联规则挖掘
无监督学习_概念

强化学习 🏁

  • Q-learning
  • 深度强化学习
  • 奖励机制设计

算法分类

类型 特点 应用场景
传统算法 基于统计学 数据清洗、特征工程
深度学习 多层神经网络 图像识别、自然语言处理
机器学习_算法分类

实践建议

  1. 从简单算法开始（如线性回归）
  2. 使用 机器学习实战工具 提升效率
  3. 注重数据质量与特征选择
  4. 持续学习最新技术（如Transformer模型）
机器学习_实践建议