31、人工智能与机器学习技术全解析

人工智能与机器学习技术全解析

1. 人工智能与机器学习基础

人工智能（AI）和机器学习（ML）是当今科技领域的热门话题。AI 有着悠久的历史，而 ML 则是实现 AI 的重要手段，两者既有联系又有区别。机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。监督学习使用标记数据进行训练，包括分类和回归模型；无监督学习则处理未标记数据，如聚类和异常检测；强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略。

分类模型用于将数据分为不同的类别，常见的有二元分类和多类分类。评估分类模型的准确性可以使用准确率、混淆矩阵、F1 分数等指标。回归模型则用于预测连续值，如房价、股票价格等，评估指标包括均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。

2. 机器学习算法

• 决策树 ：决策树是一种基于树结构进行决策的模型，可用于分类和回归任务。CART 算法是常用的决策树训练算法，通过递归地划分数据集来构建决策树。随机森林是由多个决策树组成的集成学习模型，通过并行训练多个决策树并综合它们的结果来提高预测性能。
• 支持向量机（SVM） ：SVM 是一种强大的分类和回归模型，通过寻找最优的超平面来划分不同类别的数据。核技巧可以将低维数据映射到高维空间，从而解决非线性分类问题。SVM 的性能受到 C 参数和核函数的影响，需要进行超参数调优。
• 神经网络 ：神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成。常见的神经网络包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。激活函数如 ReLU、sigm