2、人工智能入门：机器学习基础与算法解析

人工智能入门：机器学习基础与算法解析

在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了各个领域的热门话题。而机器学习作为人工智能的一个重要分支，更是在众多应用中展现出了强大的力量。本文将深入探讨机器学习的基础知识和常见算法，帮助读者更好地理解这一领域。

1. 机器学习概述

机器学习是人工智能的一个子领域，它是一类能够从数据样本和历史经验中学习知识的算法。其目标是通过有效的模型和学习算法，探索输入特征和输出标签之间的隐藏映射模式。随着不断的探索和尝试，机器学习算法已经广泛应用于图像识别、语音处理、语义分割、自动控制等众多领域。在无线系统中，机器学习算法也被用于信道估计、资源分配和系统优化等方面。

一般来说，根据数据样本的特征，机器学习算法大致可以分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。
- 监督学习 ：要求样本具有输入特征和输出标签，通过学习从特征到标签的广义函数，对新样本进行预测或分类。
- 无监督学习 ：学习仅包含输入特征的无标签样本的结构，发现特征之间的隐藏模式。
- 强化学习 ：不需要数据集，而是与动态环境进行交互，通过采取适当的行动来最大化累积奖励。

2. 监督学习算法

监督学习是机器学习中最常见的类型之一，下面将介绍几种常见的监督学习算法。

2.1 逻辑回归

逻辑回归是线性回归的一种变体，广泛应用于二分类问题。给定输入特征向量 $x = {x_1;x_2;…;x_d} \in R^d$，线性模型尝试学习一个特征的线性组合公式：
[g(