机器学习是人工智能的一个重要分支，它让计算机通过数据学习并做出决策或预测。以下是一些机器学习的基础概念：

  • 监督学习 (Supervised Learning): 通过标记的训练数据来训练模型，使得模型能够对未知数据进行预测。

  • 无监督学习 (Unsupervised Learning): 使用未标记的数据来发现数据中的模式或结构。

  • 强化学习 (Reinforcement Learning): 通过奖励和惩罚机制来指导模型进行决策。

  • 特征工程 (Feature Engineering): 对数据进行预处理和转换，以提高模型的性能。

  • 模型评估 (Model Evaluation): 使用测试数据来评估模型的性能。

  • 过拟合 (Overfitting): 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，因为它学习到了数据的噪声。

机器学习流程

更多关于机器学习的深入内容，您可以阅读本站的《机器学习入门教程》。

  • 数据集 (Dataset): 用于训练或评估模型的集合。
  • 算法 (Algorithm): 解决特定问题的步骤。
  • 模型 (Model): 经过训练后能够对数据进行预测的算法。

了解这些基础概念对于深入学习机器学习至关重要。