Rust编程基础教程：机器学习入门

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着互联网信息化的发展，科技的发展也在加速向自动驾驶、智能手机、AR/VR、医疗健康等方向迈进。其中，机器学习（Machine Learning）可以说是最火的技术之一。 人们越来越多地依赖于计算机进行自动化工作，需要对大量数据进行处理，而数据的获取往往依赖于各类传感器（如摄像头、雷达等）。如果能够用高效且准确的方式进行机器学习，就能够有效提升产品的性能、降低成本，甚至实现更高级的功能。因此，掌握机器学习相关知识对于各类从事机器学习的人来说，是非常重要的。 机器学习分为三个主要领域：监督学习、无监督学习、强化学习。本文将介绍机器学习中最常用的监督学习——分类算法。分类算法包括KNN算法、SVM算法、决策树算法、随机森林算法等。

2.核心概念与联系

2.1 监督学习

监督学习是利用已知数据来训练模型，并通过模型对未知数据的预测或分类。在监督学习过程中，输入数据包含有标签（即样本的目标变量），输出数据则是由标签给出的预测值。监督学习的目的就是找到一种映射函数，将输入数据映射到输出数据。也就是说，监督学习是一个从输入到输出的过程，而这个过程必须是由人工设计的。

2.2 分类算法

分类算法又称为分类规则