机器学习基础与实践详解

1、定义机器学习

机器学习简介

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。

简单来说，机器学习是让计算机通过数据来学习模式并做出预测或决策的技术。

2、有监督学习和无监督学习的区别是什么？

在有监督学习中，输入算法的数据带有期望的解决方案，这些数据被称为“标签”，包括以下任务：

• 分类
• 回归

而在无监督学习中，数据是未标记的，常见的任务类型包括：

• 聚类
• 关联规则学习
• 可视化
• 降维

3、列举无监督学习任务。

• 聚类（如 k-均值、层次聚类分析）
• 关联规则学习（如 Eclat、Apriori）
• 可视化和降维（如 核主成分分析、t-分布主成分分析）

4、为什么测试和验证很重要？

测试与验证

测试和验证能确保模型运行良好，判断其能否对新情况进行泛化。

在评估模型性能时，通常会将数据分为：

• 训练集 ：用于训练模型
• 测试集 ：用于评估模型的泛化误差

通过测试集评估模型的误差率，可以判断模型是否足够好、能否正常工作：

误差率	模型表现
低	模型表现好