34、机器学习基础入门

机器学习基础入门

1. 机器学习的定义与发展历程

机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能领域的一个分支，它致力于研究如何使计算机系统能够通过数据自动改进和优化性能。机器学习的核心思想是通过算法让计算机从大量历史数据中学习规律，并利用这些规律对未来数据做出预测或决策。

机器学习的历史可以追溯到20世纪中期，当时科学家们开始探索如何让计算机具备自我学习的能力。随着计算机硬件性能的提升以及互联网带来的海量数据积累，机器学习逐渐成为现代信息技术不可或缺的一部分。近年来，深度学习的兴起更是推动了机器学习技术的巨大进步。

1.1 机器学习的主要任务

机器学习主要分为三大类任务：监督学习、无监督学习和强化学习。下面将详细介绍这三种类型的任务及其应用场景。

监督学习

监督学习是最常见的一类机器学习任务，其目标是在给定输入特征和对应标签的情况下训练模型，从而使得模型能够准确地预测新的未知样本的标签。典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归和支持向量机等。

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算法名称	应用场景
线性回归	预测房价、股票价格等连续数值
逻辑回归	分类问题，如垃圾邮件过滤
支持向量机	文本分类、图像识别