【大模型学习】第七章 机器学习综述

目录

引言

一、机器学习的基本概念

二、机器学习的发展历程

三、机器学习的核心要素

四、机器学习的技术内容

1. 机器学习的类型

2. 常见的机器学习算法

1. 线性回归（Linear Regression）

2. 支持向量机（SVM）

3. 随机森林（Random Forest）

4. K均值聚类（K-Means）

5. Q学习（Q-Learning）

3. 机器学习的技术架构

五、机器学习的应用场景

六、总结与展望

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引言

        机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个分支，它使计算机能够在不进行明确编程的情况下从数据中学习。随着计算能力的增强和大数据时代的到来，机器学习技术得到了前所未有的发展，并在各个领域产生了深远的影响。本文将详细介绍机器学习的基础知识、关键技术要点、架构以及应用场景，并提供代码示例帮助理解。

一、机器学习的基本概念

        机器学习（Machine Learning, ML）是一种通过数据驱动方法，让计算机系统自动改进性能的技术。它是人工智能（AI）的核心组成部分之一，主要目标是通过训练模型，使计算机能够从数据中学习模式，并利用这些模式进行预测、分类或其他任务。