什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在不被明确编程的情况下从数据中学习并做出决策或预测。通过统计技术，机器学习算法可以识别数据中的模式，并利用这些模式对新的、未见过的数据进行预测或分类。
机器学习的核心思想
机器学习的核心思想是让计算机通过大量数据自动学习规律和模式，而不是通过人工编写复杂的规则。这种方法的优势在于能够处理复杂的问题，特别是那些难以用传统编程方法解决的问题。
机器学习的类型
根据学习方式的不同，机器学习主要分为以下几种类型：
监督学习
使用带有标签的训练数据进行学习，目标是预测新数据的标签。
- 分类问题：预测离散标签
- 回归问题：预测连续值
无监督学习
使用没有标签的数据进行学习，目标是发现数据中的结构或模式。
- 聚类：将相似的数据分组
- 降维：减少数据的特征数量
强化学习
通过与环境交互来学习最优行为策略，以最大化累积奖励。
- 智能体与环境交互
- 基于奖励机制学习
机器学习工作流程
一个典型的机器学习项目通常包括以下步骤：
1
问题定义
明确要解决的问题类型和目标
2
数据收集
获取相关的训练数据集
3
数据预处理
清洗、转换和标准化数据
4
模型选择
选择合适的算法和模型架构
5
模型训练
使用训练数据训练模型
6
模型评估
使用测试数据评估模型性能
7
模型部署
将训练好的模型应用到实际场景中
常用术语解释
特征 (Feature)
用于描述数据的属性或变量，是模型的输入。
标签 (Label)
在监督学习中，我们希望模型预测的目标值。
训练集 (Training Set)
用于训练模型的数据集。
测试集 (Test Set)
用于评估模型性能的数据集，不参与训练。
过拟合 (Overfitting)
模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。
欠拟合 (Underfitting)
模型无法捕捉数据中的基本模式，表现不佳。