1、机器学习入门：从基础算法到高级应用

机器学习入门：从基础算法到高级应用

1. 机器学习概述

在当今这个数据爆炸的时代，机器学习凭借其强大的数据分析能力和自动化决策功能，在众多领域得到了广泛应用，如医疗保健、机器人技术、生物学、物理学、消费品生产、互联网服务等。它不仅是计算机科学领域的研究热点，也深刻影响着我们的日常生活，像垃圾邮件过滤、文本和语音识别、搜索系统、电影推荐、移动支付、医疗诊断等都离不开机器学习的支持。

1.1 机器学习的类型

机器学习主要分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。下面我们来详细了解一下这三种类型。
| 学习类型 | 数据特点 | 反馈机制 | 目标 |
| — | — | — | — |
| 监督学习 | 有标记的数据 | 直接反馈 | 预测结果/未来 |
| 无监督学习 | 无标记/无目标的数据 | 无反馈 | 发现数据中的隐藏结构 |
| 强化学习 | - | 奖励系统 | 学习一系列动作以最大化奖励 |

1.1.1 监督学习

监督学习的主要目标是在有标记的数据上训练模型，以便对未知或未来的数据进行预测。它可以进一步分为分类和回归两个子类型。
- 分类 ：用于预测新实例或数据点的类别标签。例如，垃圾邮件过滤就是一个典型的二分类问题，算法需要学习区分“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。而手写字符识别则是多分类问题的例子，模型要根据训练数据预测新输入的手写字符对应的字母。
- 回归 ：用于预测连续的结果。比如，根据学生准备考试的时间来预测他们的 SAT 数学成绩。回归分析的概念最早由弗朗西斯·高尔顿在 1886