什么是机器学习? 机器学习核心算法代码示例

本文介绍了机器学习的基本概念,包括模型、特征、训练数据和测试数据等,并详细探讨了机器学习的历史背景。接着,文章深入讲解了机器学习的核心算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机,提供了简单的代码示例,帮助读者理解并应用这些算法。

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

作为一名技术专家,我的职业生涯也十分辛苦。因为要解决复杂的问题,需要很多经验积累,而且每天都要面对无限的可能性,因此健康饮食和锻炼是我必须坚持的习惯。所以,虽然自己身体有诸多缺陷,但却很勤奋、执著地把技术研究成果付诸实践。

2.什么是机器学习?

简单来说,机器学习就是让计算机具有学习能力,能够自主学习从数据中提取知识,改善或优化预测模型的过程。其目标是使得机器能够从数据中发现模式和规律,并从数据中进行有效预测,从而实现一些智能功能。

3.历史背景

1959年,卡内基·梅隆大学的教授和加里·埃默尔斯托克大学的J.M·辛顿提出的三段论机器学习理论。其中第一段为“输入(Input)-处理(Process)-输出(Output)”的循环,第二段为计算机通过数据学习新知识,第三段则是计算的自动化。正是基于这一理论,机器学习被提出来。

1974年,美国麻省理工学院的罗纳德·瓦兰格教授提出“监督学习”(Supervised Learning)概念。他认为机器学习应该通过标注数据、训练模型的方式获取知识,而不是无需任何人工干预就可以自行

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