3、机器学习与统计基础：从概念到应用

机器学习与统计基础：从概念到应用

在机器学习的广阔领域中，我们常常会遇到各种不同的学习方法和统计概念。这些方法和概念是构建强大机器学习系统的基石，下面我们就来详细了解一下。

机器学习方法概述

机器学习主要有监督学习、无监督学习和强化学习三种方法。

监督学习是指为每一个数据样本提供一个标签，以此训练系统对新数据预测正确的标签。例如，在图像识别中，我们会为每张图片标注出其中物体的名称，让系统学习这些特征，从而对新的图片进行分类。

无监督学习则是只给系统提供数据，不提供标签，让系统将数据聚类成相似的组。比如，将一堆客户数据进行聚类，找出具有相似行为或特征的客户群体。这种方法还可以用于提高测量数据的质量，像去除手机拍摄照片中的斑点，或者压缩数据集，在不损失重要信息的前提下减少磁盘占用空间，就如同 MP3 和 JPG 编码器对声音和图像所做的那样。

强化学习适用于我们不知道完成任务的最佳方法的情况。以设计新办公楼电梯运营方案为例，我们的目标是最小化所有乘客的平均等待时间。但由于人们出行的时间和地点模式复杂多变，没有单一的最佳策略。我们让计算机尝试不同的策略，根据乘客的平均等待时间为每个策略打分，经过多次尝试后选择得分最高的策略。随着时间推移和模式变化，再不断尝试新的方法。强化学习技术在近年来的游戏算法中取得了显著成就，像在围棋和《星际争霸》等游戏中击败人类大师。

深度学习的原理与应用

深度学习是一种使用一系列计算步骤或层的机器学习算法。之所以称为“深度”，是因为当我们将这些层垂直堆叠绘制时，系统看起来像一座高塔。但要注意，这里的“深度”并非指具有深刻的理解或洞察力。例如，当深度学习系统为照片中的人脸命名时，