15、全面解析机器学习：类型、算法与应用

全面解析机器学习：类型、算法与应用

1. 机器学习的组成部分

机器学习算法主要由以下三个核心组件构成：
- 表示（Representation） ：信息的呈现方式，涵盖了多种模型，如决策树、规则集、实例、图形模型、神经网络、支持向量机（SVMs）以及模型集成等。
- 评估（Evaluation） ：对程序（假设）进行评估的方式，评估过程中会涉及准确率、预测与召回率、平方误差、似然性、后验概率、成本、边际等指标。
- 优化（Optimization） ：这一过程产生的程序被称为搜索过程，例如组合优化、凸优化、约束优化等。

2. 不同类型的学习

根据待学习问题的可用数据，机器学习主要分为以下三种类型，且这些类型在不同的应用场景中发挥着重要作用：
| 学习类型 | 特点 | 示例应用 |
| — | — | — |
| 监督学习（Supervised learning） | 从样本数据和相关目标响应中学习，目标响应可以是数值或字符串标签，用于预测新样本的正确响应。 | 垃圾邮件检测、欺诈检测、图像分类等 |
| 无监督学习（Unsupervised learning） | 无需训练模型，让模型自行处理未标记数据以发现信息。 | 聚类分析、异常检测、关联挖掘等 |
| 强化学习（Reinforcement learning） | 机器与动态环境交互以实现目标，通过奖励反馈学习和改进。 | 游戏、机器人导航、金融领域等 |

2.1 监督学习

监督学习是