67、机器学习常见问题解答与实践指南

机器学习常见问题解答与实践指南

1. 机器学习基础概念

1.1 机器学习定义与优势

• 机器学习旨在构建能够从数据中学习的系统，学习意味着在特定性能指标下，在某项任务上表现得越来越好。
• 它适用于复杂且无算法解决方案的问题，可替代大量手动调整的规则，构建适应不断变化环境的系统，还能辅助人类进行数据挖掘等学习活动。

1.2 数据集类型

• 带标签的训练集包含每个实例的期望解决方案（即标签）。

1.3 学习任务类型

• 监督学习任务 ：最常见的是回归和分类。例如，垃圾邮件检测就是典型的监督学习问题，算法会被输入大量带有标签（垃圾邮件或非垃圾邮件）的电子邮件。
• 无监督学习任务 ：包括聚类、可视化、降维和关联规则学习。
• 强化学习 ：适用于让机器人在各种未知地形中学习行走等问题。

1.4 学习系统类型

• 在线学习系统 ：可以增量式学习，能够快速适应变化的数据和自主系统，还能处理大量数据。
• 基于实例的学习系统 ：牢记训练数据，当遇到新实例时，使用相似度度量找到最相似的已学习实例，并据此进行预测。
• 基于模型的学习算法 ：搜索模型参数的最优值，以使模型能很好地