1、机器学习入门：概念、应用与核心算法解析

机器学习入门：概念、应用与核心算法解析

1. 机器学习概述

机器学习旨在构建能适应环境并从经验中学习的系统，吸引了计算机科学、工程、数学等多领域研究者。其学习技术正变革众多工业和科学领域，涵盖监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习等问题。

2. 机器学习应用示例

• 学习关联 ：发现数据项之间的关联关系，例如在购物篮分析中，找出哪些商品经常被一起购买。
• 分类 ：将数据实例分配到预定义的类别中。比如判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件。
  • 以训练“家庭汽车”类别的数据集为例，通过学习数据特征来确定新实例是否属于该类别。
  • 当存在噪声时，正负实例之间可能没有简单边界，简单假设可能无法实现零误分类。
• 回归 ：预测连续值，如根据汽车的多个特征预测其价格。
  • 线性、二阶和六阶多项式可拟合同一组数据点，但不同阶数的多项式拟合效果不同。
• 无监督学习 ：在无标签数据中发现模式和结构，如聚类将相似的数据点分组。
• 强化学习 ：智能体通过与环境交互，根据奖励信号学习最优策略。例如游戏中的智能体学习如何获得最高分数。

3. 监督学习

• 从示例中学习类别 ：通过给