机器学习入门：原理、分类与经典算法详解

机器学习入门：原理、分类与经典算法详解

引用

CSDN

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https://blog.csdn.net/m0_68089732/article/details/137061130

机器学习是人工智能领域的重要分支，它通过算法使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。本文将从机器学习的定义、原理、分类和经典算法等方面进行介绍，帮助读者快速了解机器学习的基本概念。

一、什么是机器学习？

机器学习是一种使计算机能够通过分析大量数据来进行学习的技术。例如，不需要通过编程来识别猫或人脸，机器可以通过使用大量图片进行训练，从而归纳和识别特定的目标。

二、机器学习和人工智能的关系

机器学习是一种研究和算法的门类，它重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测。机器学习是人工智能领域的一部分，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。

三、机器学习的工作方式

机器学习的工作流程通常包括以下几个步骤：

1. 选择数据：将数据集分为训练数据、验证数据和测试数据三部分
2. 模型训练：使用训练数据构建模型
3. 验证模型：使用验证数据评估模型性能
4. 测试模型：使用测试数据检查模型的泛化能力
5. 使用模型：将训练好的模型应用于新数据进行预测
6. 调优模型：通过调整参数或增加数据来优化模型性能

四、机器学习的本质

机器学习的基本思路可以归结为三个核心步骤：

1. 问题抽象与数学建模：将实际问题抽象为数学模型
2. 模型求解与学习：利用数学方法求解模型
3. 模型评估与反馈：评估模型效果并进行优化

AI、ML、DL三者的关系：

• 人工智能（AI）：最广泛的概念，目标是让计算机完成需要人类智能才能完成的任务
• 机器学习（ML）：AI的一个子领域，通过算法使计算机从数据中学习
• 深度学习（DL）：ML中的一种技术，使用人工神经网络模拟人脑工作原理

五、机器学习的原理

机器学习的原理是通过使用带有标签的训练集数据，识别和提取特征，建立预测模型，并将所学规律应用于新数据进行预测或分类的过程。

具体步骤包括：

1. 收集数据
2. 数据准备
3. 选择模型
4. 训练
5. 评估
6. 参数调整
7. 预测

六、分类与算法

机器学习主要分为三大类：监督学习、非监督学习和强化学习。

监督学习

• 定义：提供带有正确答案标签的数据集，让机器学习如何计算正确答案
• 示例：通过标记猫和狗的照片来训练机器识别猫和狗
• 特点：需要人工标签，学习效果较好但成本较高

非监督学习

• 定义：提供没有标签的数据集，让机器挖掘潜在的数据结构或分类
• 示例：将未标记的猫和狗照片给机器，让其自行分类
• 特点：无需人工标签，但结果解释性较弱

强化学习

• 定义：智能体通过与环境互动，学习在不同状态下采取最佳行为以获得最大累积回报
• 示例：AlphaStar通过强化学习在星际争霸游戏中战胜职业选手
• 特点：模拟生物学习过程，关注智能体的决策过程

经典机器学习算法

监督学习算法：

• 线性回归：用于预测连续数值型输出的统计方法
• 逻辑回归：用于预测二分类或多分类结果的算法
• 线性判别分析：一种降维技术，同时也用于分类
• 决策树：通过树状结构对数据进行划分的算法
• 朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理的分类算法
• K近邻：基于实例的学习算法
• 学习向量量化：基于神经网络的聚类方法
• 支持向量机：在高维空间中寻找最佳分隔超平面的算法
• 随机森林：通过构建多个决策树进行集成学习
• AdaBoost：通过组合多个弱分类器构建强分类器的算法

非监督学习算法：

• 高斯混合模型：假设数据由多个高斯分布混合而成的模型
• 限制波尔兹曼机：一种生成式随机神经网络
• K-means 聚类：将数据划分为K个簇的聚类算法
• 最大期望算法：用于处理数据中的缺失值或隐藏变量的迭代优化技术