人工智能课程 - 机器学习术语

在人工智能领域，了解一些基础的机器学习术语是非常重要的。以下是一些常见的机器学习术语及其简要解释：

• 机器学习 (Machine Learning): 让计算机通过数据学习并做出决策或预测的技术。
• 监督学习 (Supervised Learning): 通过标记的训练数据来训练模型，使其能够对新的数据进行预测。
• 无监督学习 (Unsupervised Learning): 通过未标记的数据来发现数据中的模式或结构。
• 强化学习 (Reinforcement Learning): 通过与环境交互来学习最优策略。

机器学习流程图

如果你想要更深入地了解机器学习，可以参考我们网站上的机器学习教程。

以下是一些更具体的机器学习术语：

• 特征 (Feature): 输入数据中的一个属性，用于训练模型。
• 模型 (Model): 由算法和数据训练出来的用于预测或分类的对象。
• 损失函数 (Loss Function): 用于衡量模型预测值与实际值之间差异的函数。
• 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。
• 正则化 (Regularization): 一种防止过拟合的技术，通过惩罚模型的复杂度来实现。

希望这些术语能帮助你更好地理解机器学习。如果你有更多问题，欢迎在社区论坛提问。