机器学习之三大学习范式：监督学习、无监督学习、强化学习。

机器学习三大学习范式解析

机器学习作为人工智能的核心领域，主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大范式。每种范式适用于不同场景，解决不同类型的问题。以下将详细探讨这三种范式的原理、应用及代码实现。

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监督学习

监督学习通过已标注的数据集训练模型，预测未知数据的输出。其核心是学习输入特征与输出标签之间的映射关系。常见任务包括分类和回归。

典型算法

• 线性回归：用于连续值预测，通过最小化均方误差拟合数据。
• 决策树：通过树状结构进行决策，适用于分类和回归。
• 支持向量机（SVM）：通过最大化分类间隔实现高维空间分类。

代码示例：使用Scikit-learn实现线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 * X + 1 + 0.1 * np.random.randn(100, 1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并输出系数
print("模型系数:", model.coef_)
print("截距:", model.intercept_)

---

无监督学习

无监督学习从无标签数据中发现隐藏模式，常用于聚类、降维和异常检测。其核心是探索数据内在结构。

典型算法

• K均值聚类：将数据划分为K个簇，最小化簇内平方误差。
• 主成分分析（PCA）：通过线性变换将高维数据降维，保留最大方差。
• 自编码器：神经网络的一种，用于数据压缩和特征学习。

代码示例

机器学习三大学习范式解析

机器学习作为人工智能的核心领域，主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大范式。每种范式适用于不同场景，解决不同类型的问题。以下将详细探讨这三种范式的原理、应用及代码实现。

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监督学习

监督学习通过已标注的数据集训练模型，预测未知数据的输出。其核心是学习输入特征与输出标签之间的映射关系。常见任务包括分类和回归。

典型算法

• 线性回归：用于连续值预测，通过最小化均方误差拟合数据。
• 决策树：通过树状结构进行决策，适用于分类和回归。
• 支持向量机（SVM）：通过最大化分类间隔实现高维空间分类。

代码示例：使用Scikit-learn实现线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 * X + 1 + 0.1 * np.random.randn(100, 1)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并输出系数
print("模型系数:", model.coef_)
print("截距:", model.intercept_)

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无监督学习

无监督学习从无标签数据中发现隐藏模式，常用于聚类、降维和异常检测。其核心是探索数据内在结构。

典型算法

• K均值聚类：将数据划分为K个簇，最小化簇内平方误差。
• 主成分分析（PCA）：通过线性变换将高维数据降维，保留最大方差。
• 自编码器：神经网络的一种，用于数据压缩和特征学习。

代码示例