3、机器学习与统计基础概述

机器学习与统计基础概述

在机器学习领域，不同的学习方法和统计概念起着至关重要的作用。下面将详细介绍聚类算法、强化学习、深度学习以及相关的统计知识。

聚类算法与无监督学习

聚类算法是一种无监督学习方法，它能将数据组织成相关的组或簇。通过这种方式，数据被分类到不同的集合中，每个集合内的数据具有相似的特征。无监督学习算法除了聚类之外，还有其他用途。例如，它可以用于提高测量数据的质量，像去除手机拍摄照片中的斑点；还能对数据集进行压缩，在不损失重要特征的前提下，减少数据在磁盘上占用的空间，这就如同 MP3 和 JPG 编码器对声音和图像所做的处理一样。

强化学习

有时候，我们希望训练计算机学习执行某项任务，但我们自己也不清楚最佳的执行方式。比如玩复杂的游戏或创作音乐时，很难确定下一步的最佳行动或选择的最佳音符，因为往往没有唯一的最佳答案。不过，我们可以大致判断某个答案比另一个更好。强化学习就是基于这样的理念，让计算机尝试各种可能的方法，我们只需对这些方法进行大致的排名，如“可能不错”或“比上一个更好”，以此来训练计算机找到实现良好结果的最佳步骤。

以设计新办公楼电梯的运行策略为例，我们的目标是最小化所有乘客的平均等待时间。然而，最佳策略会受到人们出行时间和地点模式的影响。早上大家来上班时，空电梯应停在一楼；午餐时间大家想外出，空闲电梯应停在高层；下雨时，很多人可能想去顶层的餐厅，电梯策略又需要调整。由于没有单一的最佳策略，我们只能让计算机尝试不同的方法，根据乘客的平均等待时间为每个策略打分，选择得分最高的策略。随着时间推移和模式变化，不断尝试新方法，始终保留得分最高的策略。强化学习技术是近年来在围棋和《星际争霸》等在线策略游戏中击败人类大师的游戏