25、机器学习中的统计建模：从基础到应用

机器学习中的统计建模：从基础到应用

1. 机器学习与统计建模概述

在20世纪80和90年代的“人工智能寒冬”之后，数据驱动的人工智能（AI）方法在多个技术领域的关注度逐渐上升，如语音和图像分析、通信等。与早期以基于逻辑的专家系统为主的AI研究不同，基于机器学习的模式识别工具的成功，增强了人们对数据驱动方法的信心。

这些工具结合了诸如反向传播、期望最大化（EM）算法和Q学习等已有数十年历史的方法，以及创新的正则化方法和可变学习率策略。它们的成功得益于各个工程领域中前所未有的数据和计算资源的可用性。

机器学习是人工智能的一个子集，它是一门研究计算机如何使用算法模型在不进行显式编程的情况下完成任务的科学。学习算法在我们日常使用的各种应用中都有广泛应用，并且成为数字化解决方案的关键组成部分，在数字领域备受关注。

机器学习领域近年来取得了显著的发展，这主要归功于计算机数据存储和处理能力的快速提升。它可以概括为让计算机基于以往的经验进行准确预测。机器学习技术已经广泛应用于生物信息学和其他多个领域。由于生物研究面临的挑战和成本，针对该应用领域开发了先进的机器学习技术。

1.1 机器学习核心概念

在深入研究机器学习之前，我们需要了解一些核心概念：
- 特征评估 ：确定数据中哪些特征对模型的性能最为重要。
- 无监督学习与监督学习 ：无监督学习用于发现数据中的模式和结构，而监督学习则基于已知的标签进行预测。
- 分类类型 ：包括二分类、多分类等不同的分类方式。

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