机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习中的基础概念：

1. 特征与特征工程

特征是用于训练模型的输入数据。特征工程是指从原始数据中提取和创建有助于模型学习的信息的过程。

  • 特征选择：选择最相关的特征来提高模型性能。
  • 特征提取：从原始数据中提取新的特征。

2. 监督学习与无监督学习

  • 监督学习：使用带有标签的训练数据来训练模型。
    • 分类：预测离散标签，例如将电子邮件分类为垃圾邮件或正常邮件。
    • 回归：预测连续值，例如预测房价。
  • 无监督学习：没有标签的数据，用于发现数据中的模式或结构。
    • 聚类：将相似的数据点分组在一起。
    • 降维：减少数据维度，同时保留大部分信息。

3. 模型评估

模型评估是检查模型性能的过程。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 分数等。

4. 算法

机器学习中使用的算法有很多种，以下是一些常见的算法：

  • 线性回归
  • 决策树
  • 支持向量机
  • 神经网络

5. 深度学习

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

深度学习神经网络

了解更多关于深度学习的知识，可以访问深度学习教程。

希望这些基础概念能帮助您更好地理解机器学习。如果您有更多问题，欢迎在社区论坛上提问。