4、机器学习：原理、技术与多领域应用解析

机器学习：原理、技术与多领域应用解析

1. 机器学习概述

在如今的数字化时代，许多复杂的任务如识别对手、制定策略等，机器学习都能发挥重要作用。传统编程是依据给定的准则生成输出，而机器学习则是让程序员为计算机提供大量带有数据的答案，由计算机自行生成准则。以石头、剪刀、布为例，当我们向计算机提供成百上千张石头、剪刀、布的手势图像，计算机学会这些模式并能自行准确猜测时，就实现了机器学习。从技术层面讲，机器学习是大数据分析的下一个重要发展方向，它是一种不断演进的计算算法分支，旨在通过从经验中学习来复制人类智能。

2. 机器学习技术类型

机器学习算法主要可分为以下三种类型：
- 监督学习 ：使用带有输入和输出映射的标记模型进行训练。就像老师监督学生学习一样，这里的“老师”知道正确答案，当算法出错时会给予纠正。例如，给机器一组不同形状（如三角形、圆形、六边形和正方形）的图片，先训练机器识别这些不同形状，机器会从之前的数据中学习并应用算法对不同形状进行分类。监督学习又可分为分类和回归，分类是将输入数据映射到输出标签，回归则是将输入数据映射到连续输出。
- 无监督学习 ：与监督学习不同，无监督学习不涉及经验数据，仅根据提供给系统的输入进行计算，没有事先的分类标签。例如，将机器从未见过的不同形状的图像提供给它，机器会根据相似性、差异性和模式对它们进行分类。无监督学习主要分为聚类和降维两类。
- 强化学习 ：采用奖励系统帮助系统从过去的行为中学习。以乒乓球游戏为例，当系统做出错误动作或没接住“球”时，不会得到奖励；而做出正确动作时，会获得奖励。这种“好坏