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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!