1、机器学习概述：原理、类型与应用

机器学习概述：原理、类型与应用

1. 机器学习简介

机器学习是人工智能的一个分支，专注于开发算法和模型，使计算机无需明确编程即可学习、预测或决策。它凭借解决复杂问题和处理大量数据的能力，受到广泛关注。

机器学习的核心在于教会计算机从数据中学习并随时间提升性能。其实现依赖各种技术和算法，让机器识别模式、进行预测，并根据输入调整行为。

机器学习包含以下关键概念和组件：
- 数据 ：是机器学习的基础，形式多样，如文本、图像、视频、数值等，有结构化和非结构化之分。
- 特征 ：是数据的属性或特性，算法借此进行预测或分类，选择相关特征对模型成功至关重要。
- 标签 ：在监督学习（常见的机器学习类型）中，数据带有正确输出标签，算法通过学习这些有标签的数据来预测新的未知数据。
- 算法 ：是处理和学习数据的数学模型，可分为回归、分类、聚类和强化学习等不同类型，各适用于特定任务。
- 训练 ：给机器学习模型提供有标签数据，让其调整内部参数，以最小化预测结果与实际标签的差异。
- 测试和验证 ：在训练后，用新的未知数据评估模型的泛化能力，确保模型性能均衡（避免在训练数据上表现良好，在新数据上表现不佳）。

机器学习主要分为以下三类：
|学习类型|特点|应用场景|
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|监督学习|算法使用有标签数据，通过比较预测结果和实际标签来