13、机器学习基础

机器学习基础

1. 机器学习的定义与应用场景

机器学习是一种使计算机系统能够通过数据自动改进和优化任务执行的技术。它通过构建模型，利用数据中的模式进行预测或决策，而无需明确编程指令。机器学习在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

• 医疗诊断 ：通过分析病人的病史和症状，预测疾病的发生和发展。
• 金融风控 ：识别潜在的欺诈行为，评估信用风险。
• 推荐系统 ：根据用户的浏览和购买记录，推荐个性化的产品和服务。
• 自动驾驶 ：通过传感器收集的数据，实时做出驾驶决策。

机器学习的应用场景几乎涵盖了所有行业，其核心在于利用数据驱动的方法解决问题，提高效率和准确性。

2. 监督学习与非监督学习

机器学习主要分为两大类：监督学习和非监督学习。每种类型都有其独特的特点和应用场景。

2.1 监督学习

监督学习是指在已知输入和输出的情况下，训练模型以预测未知数据的输出。常见的监督学习任务包括分类和回归。

• 分类 ：将数据分为不同的类别。例如，识别手写数字、判断邮件是否为垃圾邮件。
• 回归 ：预测连续值输出。例如，预测房价、股票价格。

示例：鸢尾花分类

鸢尾花数据集是一个经典的监督学习案例