68、机器学习核心概念与算法解析

机器学习核心概念与算法解析

1. 机器学习基础概念

1.1 机器学习定义与应用场景

机器学习旨在构建能够从数据中学习的系统，学习意味着在特定性能指标下，在某些任务上表现得更好。它适用于复杂问题，可替代大量手动调整的规则，构建适应不断变化环境的系统，还能辅助人类进行数据挖掘等学习活动。

1.2 数据集与任务类型

• 数据集 ：带标签的训练集包含每个实例的期望解决方案（即标签）。
• 任务类型
  • 监督学习 ：最常见的两个任务是回归和分类，如垃圾邮件检测就是典型的监督学习问题，算法会被输入大量带有标签（垃圾邮件或非垃圾邮件）的邮件。
  • 无监督学习 ：常见任务包括聚类、可视化、降维和关联规则学习。
  • 强化学习 ：如果要让机器人在各种未知地形中学习行走，强化学习可能是最佳选择。

1.3 学习系统类型

• 在线学习系统 ：可以增量学习，能快速适应变化的数据和自主系统，还能处理大量数据。
• 离核算法 ：能处理无法全部装入计算机主内存的大量数据，将数据分割成小批量，使用在线学习技术进行学习。
• 基于实例的学习系统 ：牢记训