1、机器学习简明指南

机器学习简明指南

1 机器学习简介

近年来，机器学习（Machine Learning, ML）迅速崛起并在科学和工业领域找到了广泛应用。其核心理念在于创建能够从数据中自我学习的算法。这些算法不仅能够识别模式，还能在没有明确编程指令的情况下自主改进。传统的机器学习可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。本文将重点介绍监督学习，因为它是最容易理解的入门方式。

1.1 监督学习

监督学习的核心思想是从带有正确答案的数据中学习，以训练模型。例如，如果你需要编写一个程序来识别图片中的猫和狗，直接编写一个算法将会非常复杂。相反，我们可以借鉴人类的学习过程。假设我们要教孩子区分猫和狗，我们会展示很多猫和狗的图片，孩子会逐渐学会自己区分它们。机器学习也是如此，我们提供大量的标记图片（即训练数据），算法从中学习如何正确分类。

1.1.1 图像分类

数据集	标签
猫的图片	猫
狗的图片	狗

学习算法的任务是推断出一个函数 ( F )，该函数能够将输入的图片映射到正确的标签。如果算法表现良好，它不