2、机器学习入门与分类方法详解

机器学习入门与分类方法详解

1. 机器学习概述

1.1 什么是机器学习

人类从出生就开始接触数据，眼睛、耳朵、鼻子、皮肤和舌头不断收集各种形式的数据，大脑将其转化为视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉。大脑再处理通过感官器官接收到的各种原始数据，并将其转化为语言，用于表达对所接收原始数据性质的看法。

在当今世界，机器上安装的传感器用于收集数据，还可以从互联网的各种网站和社交网络平台收集数据，数字化的古老手稿电子形式也丰富了数据集。这些来自多个来源的丰富数据需要进行处理，以便获得洞察并理解更有意义的模式。

机器学习算法有助于从不同来源收集数据、转换丰富的数据集，并帮助我们根据提供的结果采取智能行动。机器学习算法旨在高效、准确，并提供通用学习以实现以下目标：
- 处理大规模问题
- 进行准确预测
- 处理各种不同的学习问题
- 推导可学习的内容以及学习的条件

机器学习算法的一些应用领域如下：
|应用领域|具体应用|
| ---- | ---- |
|价格预测|基于销售数据进行价格预测|
|医学预测|预测药物的分子反应|
|保险欺诈检测|检测汽车保险欺诈|
|金融分析|分析股票市场回报|
|风险评估|识别高风险贷款|
|能源预测|预测风力发电厂的发电量|
|医疗设备管理|跟踪和监控医疗设备的使用和位置|
|能源效率计算|计算能源的有效利用|
|城市交通分析|了解智慧城市交通增长趋势|
|矿业勘探|估算矿业的矿石储量|

1.2 分类概述

线性回归模型呈