机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。以下是关键知识点梳理：

基本概念

  • 定义：机器学习是利用统计学方法解析数据、构建模型的技术，核心目标是让系统具备自主学习能力
  • 核心思想：通过训练数据调整模型参数，最终实现对未知数据的泛化能力
  • 典型流程：
    1. 数据收集与预处理
    2. 特征工程
    3. 模型选择与训练
    4. 模型评估与优化
    5. 部署应用
机器学习_概念

主流算法分类

监督学习

  • 线性回归 📈
  • 逻辑回归 🧠
  • 支持向量机 📊
  • 决策树 🌳
  • 随机森林 🌲
  • 朴素贝叶斯 📝
  • K近邻 🔄

无监督学习

  • 聚类分析 🧩
  • 关联规则 🧭
  • 降维技术 📐
  • 生成对抗网络 🧪
无监督学习_算法

应用场景

  • 图像识别 📸
  • 自然语言处理 💬
  • 推荐系统 🎯
  • 金融风控 💰
  • 医疗诊断 🩺

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学习资源

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