31、AWS机器学习全流程解析：从基础概念到优化实践

AWS机器学习全流程解析：从基础概念到优化实践

1. 机器学习基础概念

1.1 数据类型与概念

数据是机器学习的基础，主要分为结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据通常以表格形式存在，易于处理和分析；半结构化数据如JSON、XML等，有一定的结构但不严格；非结构化数据包括文本、图像、音频等，处理难度较大。数据的基本概念包括特征、数据点、数据集等，特征是数据的属性，数据点是特征的具体取值，数据集则是多个数据点的集合。

1.2 机器学习算法

机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习用于预测和分类，常见算法有线性回归、逻辑回归、决策树等；无监督学习用于发现数据中的模式和结构，如聚类、降维等；强化学习则通过智能体与环境的交互来学习最优策略。

算法类型	常见算法	应用场景
监督学习	线性回归、逻辑回归、决策树	预测、分类
无监督学习	聚类、降维	发现模式、结构
强化学习	Q-learning、Policy Gradient	智能决策

1.3 模型训练