4、机器学习入门：从基础到实践

机器学习入门：从基础到实践

1. 常用机器学习库介绍

在机器学习的实践中，有许多实用的 Python 库可以帮助我们更高效地构建模型。以下是一些常见的库及其功能：
- Theano ：用于优化和定义数学表达式，通过优化 GPU 的使用而非 CPU 来实现。它与 NumPy 紧密结合，同时还能与 Keras 和 Blocks 等库协同工作，有助于快速高效地开发多种算法。
- Matplotlib ：主要用于绘制图形和输出可视化结果。其中的 Pyplot 是最常用的子库之一。虽然它并非直接与机器学习相关，但能帮助我们以图形和图表的形式直观地展示机器学习中的各种模式。
- Keras ：用于神经网络编程，基于 Theano 和 TensorFlow 构建。它是一个流行的开源库，由 Google 开发，提供开源原型设计功能。
- PyTorch ：由 Facebook 开发，与 TensorFlow 竞争激烈。它同样用于计算张量，但借助 GPU 加速，在速度和准确性上更具优势。PyTorch 是一个开源库，基于 Torch 构建，支持 C 和 C++ 接口，还能帮助构建图形。

2. 基于信号和反馈的机器学习分类

机器学习基于信号和反馈系统运行。信号是在机器从一组数据中学习统计信息后发送给机器的，而反馈则是机器对所提供信号的响应。基于信号和反馈，机器学习的实现可以分为以下几类：

2.1 监督学习

在监督学习中，算法从提供的数据中学习，并以标签、标记或值的