机器学习与深度学习基础概念及基本模型

机器学习与深度学习基础概念及基本模型

机器学习和深度学习是当今人工智能领域中的两个重要分支。它们通过对大量数据进行学习和模式识别，使计算机能够从数据中提取知识并作出预测或决策。本文将简要介绍机器学习与深度学习的基础概念，并提供一些基本模型的代码示例。

1. 机器学习基础概念
   机器学习是一种通过数据和经验来改进算法的方法。其核心思想是通过训练模型来自动发现数据中的模式和规律，并利用这些模式和规律进行预测或决策。以下是一些机器学习的基本概念：

• 特征（Features）：特征是描述数据的属性或变量。在机器学习中，我们根据问题的需求选择合适的特征来表示数据。

• 标签（Labels）：标签是我们希望模型预测或分类的目标变量。在监督学习中，我们通过将特征与相应的标签进行配对来训练模型。

• 训练集和测试集（Training set and Test set）：我们将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练和参数调整，而测试集用于评估模型的性能和泛化能力。

• 模型评估（Model evaluation）：通过使用各种性能指标（如准确率、精确率、召回率等）来评估模型在测试集上的表现。

2. 机器学习基本模型
   下面介绍几种常见的机器学习基本模型，包括线性回归、决策树和支持向量机。

• 线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于建立特征与连续标签之间线性关系的模型。以下是一个使用Python和Scikit-learn库进行线性回归的简单示例