13、机器学习中的梯度下降：原理与应用

机器学习中的梯度下降：原理与应用

在当今科技飞速发展的时代，机器学习似乎充满了神秘色彩，对于初学者而言，它就像一场神奇的魔术表演。著名未来学家兼科幻作家亚瑟·C·克拉克曾说过：“任何足够先进的技术都与魔法无异。”然而，机器学习并非魔法，它是通过设计和开发数学公式与算法，让计算机具备学习能力。

机器学习的本质

机器学习算法假定世界可以用数学和统计公式来表示，它们试图从有限的观察中追溯这些公式。就像人类无需见过世界上所有的树，就能学会识别树一样，机器学习算法可以利用计算机的强大计算能力和丰富的数据，来解决大量重要且实用的问题。

不同类型的学习

机器学习算法根据其目的和特点，可以分为以下三种主要类型：
1. 监督学习
- 原理 ：监督学习是指算法从示例数据和相关的目标响应（可以是数值或字符串标签，如类别或标签）中学习，以便在遇到新示例时预测正确的响应。这类似于人类在教师指导下的学习过程，教师提供示例供学生记忆，学生从这些具体示例中推导出一般规则。
- 数据构成 ：在机器学习中，我们是设置数据以解决问题的“教师”，算法则是“学生”，通常称为预测器或模型。数据由特征和相关响应（或结果）组成，特征是数值和非数值数据的信息序列，代表问题的特征，响应是要学习的解决方案。
- 问题分类 ：需要区分回归问题（目标是数值）和分类问题（目标是定性变量，如类别或标签）。例如，回归任务可以确定一个地区房屋的平均价格，而分类任务可以根据物理特征区分不同种类的动植物。
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