4、机器学习技术全解析：从基础到实战应用

机器学习技术全解析：从基础到实战应用

1. 机器学习概述

机器学习是人工智能领域中极具影响力的分支，几乎渗透到了各个学科。在过去五年里，消费和工业互联网的各个领域都因机器学习而发生了变革，像照片标签、推荐系统、下棋游戏以及自动驾驶汽车等应用，都运用了机器学习方法。

机器学习模型的生命周期包含多个步骤，除了算法本身，数据收集、准备、模型部署和监控也同样重要。由于现实世界不断变化，部署到生产环境中的模型可能会因环境改变而失去相关性，因此建立可靠的监控策略和反馈循环至关重要。

2. 强大的机器学习社区

机器学习社区非常了不起，它免费提供了大量的数据和信息。社区成员发布了众多关于算法和技术的内容，其中很多还包含示例代码。此外，像 Kaggle.com 这样的网站会举办机器学习竞赛，提供真实世界的问题和示例数据集，全球任何人都能注册参赛，有机会赢得数千美元的奖金，竞赛不考虑参赛人的国籍和学术背景，只看重解决数据科学问题的能力。

3. 机器学习技术类型

机器学习主要可分为以下三种类型：
- 无监督机器学习 ：在这种情况下，我们没有分析结果的预期数据，主要通过寻找数据集中的通用模式来获取洞察。无监督学习算法可分为以下三类：
- 聚类 ：将数据集划分为具有相似特征的簇或组。例如，根据学生的身高将他们分为高、中、矮三类。常见的聚类方法有：
- K-Means ：指定 K 个簇的数量，算法通过计算数据点到每个簇质心的距离，将数据点分配到不同的簇中，以找到最优的簇划分。
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