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机器学习根底常识, 什么是机器学习？

AI 2024-12-18 8

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机体系能够从数据中学习，并做出猜测或决议计划，而无需清晰编程。以下是机器学习的一些根底常识：

1. 监督学习： 监督学习是一种机器学习方法，其间算法学习一个函数，将输入数据映射到输出数据。它分为两类： 回归：猜测接连值。 分类：猜测离散值。 常见的监督学习算法包含线性回归、逻辑回归、决议计划树、支撑向量机、随机森林等。

2. 无监督学习： 无监督学习是一种机器学习方法，其间算法学习从数据中发现形式或结构，而无需事前知道数据中的输出。 常见的无监督学习算法包含聚类、降维（如主成分剖析PCA）等。

3. 强化学习： 强化学习是一种机器学习方法，其间算法经过与环境的交互来学习。它触及一个署理，该署理依据其举动的奖赏来学习最佳战略。 常见的强化学习算法包含Q学习、深度Q网络（DQN）等。

4. 深度学习： 深度学习是一种机器学习方法，它运用神经网络，特别是深度神经网络（DNN）来学习数据中的形式。 深度学习在图画辨认、语音辨认、自然语言处理等范畴取得了明显效果。

5. 特征工程： 特征工程是指将原始数据转换为更适合机器学习算法的格局的进程。这包含特征挑选、特征提取、特征缩放等。

6. 模型评价： 模型评价是评价机器学习模型功能的进程。常见的评价目标包含准确率、召回率、F1分数、均方差错（MSE）等。

7. 过拟合与欠拟合： 过拟合是指模型对练习数据拟合得太好，但在新数据上体现欠安。 欠拟合是指模型对练习数据拟合得不够好，无法捕捉数据中的形式。

8. 正则化： 正则化是一种避免模型过拟合的技能。它经过向丢失函数增加一个赏罚项来完成。

9. 穿插验证： 穿插验证是一种评价模型泛化才能的技能。它将数据集分为多个子集，并在不同的子集上练习和评价模型。

10. 超参数调整： 超参数是机器学习算法的参数，它们不是经过练习数据学习的。超参数调整是指找到最优超参数值的进程。

11. 集成学习： 集成学习是一种运用多个模型来前进猜测功能的技能。常见的集成学习算法包含随机森林、梯度提升机（GBM）等。

12. 搬迁学习： 搬迁学习是一种将一个使命上学习到的常识使用到另一个相关使命上的技能。

13. 半监督学习： 半监督学习是一种运用少数符号数据和很多未符号数据来练习模型的技能。

14. 多使命学习： 多使命学习是一种一起学习多个相关使命的技能，能够前进模型的泛化才能。

15. 在线学习： 在线学习是一种从接连的数据流中学习的技能，适用于处理实时数据。

这些仅仅机器学习根底常识的一部分，还有许多其他概念和技能需求学习。机器学习是一个快速开展的范畴，不断有新的算法和技能被提出。

机器学习根底常识

什么是机器学习？

机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个分支，它使计算机体系能够从数据中学习并做出决议计划或猜测，而不是经过清晰的编程指令。机器学习的关键在于算法能够从数据中提取形式和规矩，并运用这些形式来改善其功能。

机器学习的基本概念

在机器学习中，有几个基本概念需求了解：

数据（Data）：机器学习的根底是数据，这些数据可所以结构化的（如数据库中的表格）或非结构化的（如图画、文本等）。

特征（Feature）：数据中的每个特点或变量都能够被视为特征，它们用于练习模型。

算法（Algorithm）：算法是机器学习进程中的中心，它决议了怎么从数据中学习并构建模型。

机器学习的类型

机器学习能够分为以下几种类型：

监督学习（Supervised Learning）：在这种学习中，算法从符号的练习数据中学习，并运用这些常识来猜测新的、未符号的数据。

无监督学习（Unsupervised Learning）：在这种学习中，算法处理未符号的数据，并企图找到数据中的结构或形式。

强化学习（Reinforcement Learning）：在这种学习中，算法经过与环境的交互来学习，并根据奖赏和赏罚来优化其行为。

机器学习的首要算法

线性回归（Linear Regression）：用于猜测接连值。

逻辑回归（Logistic Regression）：用于处理二分类问题。

决议计划树（Decision Trees）：经过一系列的决议计划规矩来分类数据。

支撑向量机（Support Vector Machine, SVM）：经过找到一个最优的超平面来分类数据。

神经网络（Neural Networks）：仿照人脑神经元的工作方式，用于处理杂乱的形式辨认问题。

机器学习的使用

机器学习在许多范畴都有广泛的使用，包含：

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：如机器翻译、情感剖析等。

图画辨认：如人脸辨认、物体检测等。

引荐体系：如电影引荐、产品引荐等。

医疗确诊：如疾病猜测、药物发现等。

机器学习的应战

虽然机器学习取得了巨大的前进，但仍面对一些应战：

数据质量：机器学习依赖于高质量的数据，数据质量问题会影响模型的功能。

过拟合（Overfitting）：模型在练习数据上体现杰出，但在新数据上体现欠安。

可解说性（Interpretability）：一些杂乱的模型（如深度学习）难以解说其决议计划进程。

机器学习是一个快速开展的范畴，它正在改动咱们日子的方方面面。经过了解机器学习的根底常识，咱们能够更好地运用这一技能来处理实际问题，并推进人工智能的开展。


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