13、机器学习与数据挖掘

机器学习与数据挖掘

1 机器学习概述

机器学习是人工智能的一个分支，旨在让计算机系统通过经验自动改进和学习。它广泛应用于各个领域，如医疗诊断、金融预测、图像识别和自然语言处理。在R语言中，有许多强大的包可以帮助我们进行机器学习任务，如 caret 、 randomForest 、 e1071 等。

1.1 机器学习的基本概念

机器学习的核心概念包括模型、训练数据、测试数据、特征和标签。以下是这些概念的简要说明：

• 模型 ：用于预测未知数据的数学表达式或算法。
• 训练数据 ：用于训练模型的数据集。
• 测试数据 ：用于评估模型性能的数据集。
• 特征 ：数据集中的输入变量。
• 标签 ：数据集中的目标变量。

1.2 机器学习的类型

机器学习主要分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。

• 监督学习 ：给定带有标签的数据集，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机（SVM）。

• 无监督学习 ：给定未标记的数据集，模型试图