简单介绍机器学习

什么是机器学习

机器学习，其实就是字面意思，让机器学习，它和让人类学习其实差不多

机器学习就是通过已有的数据，去训练出一个模型，然后在接受输入数据，对未来进行一些预测，只不过这里加入了许多数学和编程的知识

机器学习分类

无监督学习 (Unsupervised Learning)

模型在 没有明确标签或目标变量 的情况下，从输入数据中学习。其主要目的是识别数据中的模式和结构。无监督学习常用于聚类、降维和关联规则学习等任务。

应用实例

• 聚类：将相似的数据点分为同一组，例如在客户细分中根据购买行为将客户分组。
• 降维：减少数据的维度，例如使用主成分分析（PCA）来简化数据集，同时保留最重要的信息。
• 异常检测：识别与正常模式显著不同的数据点，常用于欺诈检测和网络安全。

有监督学习 (Supervised Learning)

模型使用 带有标签的训练数据 进行学习。每个输入样本都有一个对应的输出标签，模型通过 识别输入与输出之间的关系进行预测。

应用实例

• 分类：将数据分入不同类别，例如电子邮件分类为“垃圾邮件”或“正常邮件”。
• 回归：预测连续值，例如根据房屋的特征（如面积、位置）预测其价格。
• 推荐系统：根据用户的历史行为推荐产品或内容，如电影推荐。

强化学习 (Reinforcement Learning)

模型通过 与环境互动学习最佳策略，以最大化累计奖励。强化学习的关键在于试错过程，智能体通过探索和利用策略来优化其行为。

应用实例

• 游戏：在复杂的游戏环境中，例如围棋和国际象棋，通过不断试错和学习优化决策。
• 机器人控制：训练机器人在特定环境中完成任务，如行走、抓取物体等。
• 自动驾驶：通过与环境的互动，逐步学习如何安全有效地驾驶。