人工智能入门实战：如何建立你的第一个机器学习模型

1.背景介绍

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何让计算机自主地完成人类任务的学科。它的核心是机器学习（Machine Learning, ML），即让计算机通过数据学习出规律，从而完成任务。机器学习是人工智能的一个子领域，其他子领域包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

机器学习的主要方法有监督学习、无监督学习和半监督学习。监督学习需要预先标注的数据集，用于训练模型。无监督学习则没有标注的数据，模型需要自行找出数据的结构。半监督学习是监督学习和无监督学习的中间状态，部分数据是标注的，部分数据是未标注的。

本文将指导你如何建立第一个机器学习模型，以及如何理解其背后的算法原理。我们将从简单的线性回归开始，逐步深入到复杂的支持向量机、决策树、随机森林等算法。

2.核心概念与联系

在深入学习机器学习算法之前，我们需要了解一些基本概念。

2.1数据集

数据集（dataset）是机器学习的基本单位，是由多个样本组成的有序列表。每个样本是一个具有特定特征的实例。例如，在图像识别任务中，样本可以是一张图片，特征可以是图像的像素值。

数据集通常被划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于评估模型性能。

2.2特征工程

特征工程（feature engineering）是指从原始数据中提取、创建和选择特征，以便于模型学习。特征可以是原始数据集中的单个值，也可以是多个值的组合。特征工程是机器学习的关键环节，因为不同的特征可以大大影响