5、机器学习简明概述

机器学习简明概述

1. 引言

在当今数字化时代，机器学习已经成为了科技领域的核心技术之一。它涵盖了多种算法和模型，能够从数据中学习模式并进行预测和分类。本文将深入探讨机器学习中的一些关键概念，包括聚类、人工神经网络和深度学习，以及模型评估的方法。

2. 聚类与树状图

聚类是将数据点分组为相似集合的过程。合并操作可以构建一个树状图，它代表了嵌套的聚类结构。树状图展示了聚类的模式和相似性，是聚类的一种层次化表示，能够清晰地呈现出聚类之间的相似或相异程度。

3. 人工神经网络与深度学习

3.1 深度学习的概念

深度学习是一种表示学习，机器可以从原始数据中学习多个内部表示，以执行回归或分类任务。与传统机器学习算法不同，深度学习通常不需要基于领域专业知识精心设计的特征。深度学习模型采用分层结构，每一层学习一组隐藏表示，这些表示在很多情况下人类观察者难以理解。每一层的表示是前一层表示的非线性组合，这使得模型能够从简单表示开始，逐步组合成更复杂和抽象的表示。例如，在处理图像时，深度学习模型可能首先学习检测边缘和笔画，然后将它们组合成简单对象，最终形成更复杂的对象。

3.2 人工神经网络的发展历程

大多数深度学习算法基于人工神经网络。人工神经网络的发展可以追溯到1943年，当时McCulloch和Pitts定义了生物大脑中神经元工作的数学模型。1949年，Hebb提出了一种规则，使得训练人工神经元学习和识别给定模式成为可能。1958年，Rosenblatt进一步推广了McCulloch和Pitts的工作，提出了感知机模型。感知机的数学定义为：
[y = f\left(\s