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# 机器学习入门
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## 什么是机器学习?
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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。
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## 主要类型
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### 监督学习
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- **分类**: 预测类别标签
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- **回归**: 预测连续数值
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### 无监督学习
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- **聚类**: 发现数据中的群组
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- **降维**: 减少特征数量
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### 强化学习
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- 通过与环境交互学习最优策略
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## 常用算法
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1. **线性回归**: 预测连续值
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2. **逻辑回归**: 二分类问题
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3. **决策树**: 易于理解和解释
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4. **随机森林**: 集成学习方法
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5. **支持向量机**: 处理高维数据
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6. **神经网络**: 深度学习基础
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## Python机器学习库
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- **Scikit-learn**: 经典机器学习算法
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- **TensorFlow**: 深度学习框架
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- **PyTorch**: 动态深度学习框架
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- **XGBoost**: 梯度提升算法
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## 学习路径
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1. 掌握Python基础
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2. 学习数据处理(Pandas, NumPy)
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3. 理解统计学基础
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4. 实践经典算法
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5. 深入深度学习
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机器学习正在改变世界,值得每个人学习!
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