机器学习基础概念

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是通过明确的编程指令。以下是一些机器学习中的基本概念：

1. 监督学习 (Supervised Learning)

监督学习是一种从标记数据中学习的方法。算法通过输入和对应的输出（标签）来学习，以便能够对新的、未标记的数据进行预测。

• 例子：垃圾邮件检测、房价预测

2. 无监督学习 (Unsupervised Learning)

无监督学习是处理未标记数据的学习方法。算法试图发现数据中的模式或结构，而不是预测一个特定的输出。

• 例子：聚类、关联规则学习

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学习的方法。算法通过尝试不同的行为来学习如何在特定环境中最大化长期奖励。

• 例子：游戏、自动驾驶

4. 特征工程 (Feature Engineering)

特征工程是创建有助于模型学习的数据表示的过程。它通常需要领域知识和创造力。

• 例子：将日期转换为时间戳、提取文本中的关键词

机器学习流程图

5. 模型评估 (Model Evaluation)

模型评估是评估模型性能的过程。常用的指标包括准确率、召回率、F1 分数等。

• 例子：混淆矩阵、ROC 曲线

要了解更多关于机器学习的信息，可以访问我们的 机器学习教程 页面。