2、探索应用机器学习与数据分析的核心概念

探索应用机器学习与数据分析的核心概念

1. 引言

随着科技的飞速发展，机器学习和数据分析已经成为现代科技中不可或缺的一部分。无论是医疗健康、金融风险评估、还是智能交通系统，机器学习的应用无处不在。第六届国际应用机器学习与数据分析会议（AMLDA 2023）汇集了来自世界各地的顶尖学者和实践者，共同探讨最新的科研成果和技术革新。本文将带你深入了解应用机器学习与数据分析的核心概念，逐步揭开其神秘面纱。

2. 机器学习的基础知识

机器学习是一门多领域交叉的学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其目的是让计算机系统通过数据进行学习，从而改善自身的性能，而无需进行明确编程。以下是机器学习的基本概念：

2.1 监督学习

监督学习是最常见的机器学习类型之一，其目标是通过已标注的数据集进行训练，使得模型能够预测新的未知数据。监督学习可以分为两类：

• 回归 ：预测连续值的结果，例如房价预测。
• 分类 ：预测离散值的结果，例如垃圾邮件分类。

类型	描述
回归	预测连续值的结果，例如