4、深入探索机器学习：原理、策略与局限

深入探索机器学习：原理、策略与局限

1. 机器学习概述

机器学习虽然是一个数学过程，且缺乏有意识的理解，但在许多任务中都非常有用。它能让人工智能应用在特定情境下，利用合适的数据模仿理性思维。机器学习的学习过程常被称为训练，即算法通过训练将每个问题（输入）与正确答案（输出）相匹配。

2. 机器学习的学习策略

2.1 学习风格分类

机器学习有多种从数据中学习的方式，可根据预期输出和输入类型，将算法按学习风格分类，主要有以下四种：
- 监督学习
- 无监督学习
- 自监督学习
- 强化学习

2.2 监督学习

监督学习的输入数据带有标签，有特定的预期结果。通过训练创建一个能适配数据的模型，随着训练的进行，预测或分类会变得更加准确。常见的监督学习算法包括：
- 线性或逻辑回归
- 支持向量机（SVMs）
- 朴素贝叶斯
- K近邻（KNN）

监督学习又可分为回归问题（目标是数值）和分类问题（目标是定性变量，如类别或标签）。以下是一些监督学习的实际应用示例：
| 数据输入 (X) | 数据输出 (y) | 实际应用 |
| — | — | — |
| 客户购买历史 | 客户从未购买过的产品列表 | 推荐系统 |
| 图像 | 标有对象名称的框列表 | 图像检测与识别 |
| 英文问题文本 | 英文答案文本 | 聊天机器人 |
| 英文文本 | 德语文本 | 机器语言翻译 |
| 音频 | 文本转录 | 语音识别 |
| 图像、传感器数据 | 转