4、机器学习原理全解析：从基础概念到算法策略

机器学习原理全解析：从基础概念到算法策略

1. 机器学习概述

机器学习是一个数学过程，尽管它缺乏主观理解，但在许多任务中都非常有用。它能让许多人工智能应用在合适的数据和特定情境下模拟理性思维。学习过程常被称为训练，即算法通过训练将每个输入问题与正确的输出答案相匹配。

2. 不同的学习策略

机器学习提供了多种从数据中学习的方式，根据预期输出和输入类型，可以将算法按学习风格分类，主要有以下四种：
- 监督学习 ：输入数据带有标签，有特定的预期结果。通过训练创建一个能适配数据的模型，随着训练的进行，预测或分类会更加准确。常见的监督学习算法包括线性或逻辑回归、支持向量机（SVMs）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）等。需要区分回归问题（目标是数值）和分类问题（目标是定性变量，如类别或标签）。以下是一些监督学习的应用示例：
| 数据输入 (X) | 数据输出 (y) | 实际应用 |
| — | — | — |
| 客户购买历史 | 客户从未购买过的产品列表 | 推荐系统 |
| 图像 | 标有对象名称的框列表 | 图像检测与识别 |
| 英文问题文本 | 英文答案文本 | 聊天机器人 |
| 英文文本 | 德语文本 | 机器语言翻译 |
| 音频 | 文本转录 | 语音识别 |
| 图像、传感器数据 | 转向、制动或加速 | 自动驾驶行为规划 |

• 无监督学习 ：输入数据没有标签，结果未知。通过分析数据结构来生成所需模型，结构分析有多种目标，如减少冗余或对相似数据进行分组。无监督学习的