AI入门之旅：从基础知识到实战应用(三)

一、机器学习入门

1.机器学习基本概念

•监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习是机器学习中的主要学习类型，它们在解决不同类型的问题时具有不同的方法和应用场景：

1. 监督学习（Supervised Learning）：

   • 监督学习是指从有标签的训练数据中学习预测模型的过程，即每个样本都有对应的输入特征和标签（或输出）。
   • 监督学习的目标是根据输入特征预测出正确的输出标签，比如分类和回归问题。
   • 典型的监督学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

2. 非监督学习（Unsupervised Learning）：

   • 非监督学习是指从无标签的训练数据中学习模型的过程，即训练数据只有输入特征没有对应的标签。
   • 非监督学习的目标是发现数据中的隐藏结构、模式或关系，通常是通过聚类、降维、关联规则挖掘等方法实现的。
   • 典型的非监督学习算法包括 K 均值聚类、主成分分析（PCA）、关联规则挖掘等。

3. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）：