机器学习核心概念

机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需显式编程。以下是机器学习的一些核心概念：

1. 监督学习 (Supervised Learning)

监督学习是一种通过已标记的训练数据来训练模型的方法。模型的目标是学习输入和输出之间的关系。

• 线性回归 (Linear Regression): 用于预测连续值。
• 逻辑回归 (Logistic Regression): 用于预测概率。

2. 无监督学习 (Unsupervised Learning)

无监督学习是使用未标记的数据来发现数据中的结构或模式。

• 聚类 (Clustering): 将相似的数据点分组在一起。
• 降维 (Dimensionality Reduction): 减少数据的维度，同时保留重要信息。

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做出决策的方法。

• Q-Learning: 一种基于值函数的强化学习方法。

4. 深度学习 (Deep Learning)

深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习数据中的复杂模式。

• 卷积神经网络 (CNN): 用于图像识别。
• 循环神经网络 (RNN): 用于序列数据。

机器学习神经网络

扩展阅读

想要了解更多关于机器学习的知识，可以访问我们的机器学习教程。