机器学习是人工智能领域的重要分支，其核心概念可归纳如下：

1. 监督学习 📊

通过标注数据训练模型，常见算法包括：

  • 线性回归（Linear Regression）
  • 支持向量机（SVM）
  • 决策树（Decision Tree）
  • 随机森林（Random Forest）
  • 神经网络（Neural Network）
神经网络

2. 无监督学习 🧩

利用未标注数据发现隐藏模式，典型方法有：

  • K均值聚类（K-Means）
  • 层次聚类（Hierarchical Clustering）
  • 主成分分析（PCA）
  • 生成对抗网络（GAN）
数据聚类

3. 强化学习 🤖

通过与环境的交互学习策略，核心要素包括：

  • 状态（State）
  • 动作（Action）
  • 奖励（Reward）
  • 策略（Policy）
智能体

4. 深度学习 🧬

基于多层神经网络的模型，主要类型有：

  • 卷积神经网络（CNN）
  • 循环神经网络（RNN）
  • 生成对抗网络（GAN）
  • 自然语言处理（NLP）
神经网络结构

5. 过拟合与欠拟合 ⚖️

  • 过拟合：模型过度适应训练数据，导致泛化能力差
  • 欠拟合：模型未能捕捉数据特征，需增加训练时间
过拟合

6. 交叉验证 🧪

评估模型泛化能力的常用方法：

  • 留出法（Hold-out）
  • K折交叉验证（K-Fold）
  • 留一法（Leave-One-Out）
交叉验证

7. 梯度下降 🔄

优化算法核心，通过迭代调整参数：

  • 批量梯度下降（BGD）
  • 随机梯度下降（SGD）
  • 小批量梯度下降（MBGD）
梯度下降

如需深入学习，可访问机器学习入门指南了解基础知识。