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机器学习入门

什么是机器学习?

机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和改进。

主要类型

监督学习

  • 分类: 预测类别标签
  • 回归: 预测连续数值

无监督学习

  • 聚类: 发现数据中的群组
  • 降维: 减少特征数量

强化学习

  • 通过与环境交互学习最优策略

常用算法

  1. 线性回归: 预测连续值
  2. 逻辑回归: 二分类问题
  3. 决策树: 易于理解和解释
  4. 随机森林: 集成学习方法
  5. 支持向量机: 处理高维数据
  6. 神经网络: 深度学习基础

Python机器学习库

  • Scikit-learn: 经典机器学习算法
  • TensorFlow: 深度学习框架
  • PyTorch: 动态深度学习框架
  • XGBoost: 梯度提升算法

学习路径

  1. 掌握Python基础
  2. 学习数据处理(Pandas, NumPy)
  3. 理解统计学基础
  4. 实践经典算法
  5. 深入深度学习

机器学习正在改变世界,值得每个人学习!