摘要：
强化学习是机器学习的一个重要分支，涉及智能体（Agent）在环境中通过试错来学习策略，旨在最大化累积奖励。本章将深入探讨强化学习的核心理论，展示其在各种应用场景中如何实现高效的决策过程。 5.1 强化学习的基本概念 强化学习区别于其他类型的机器学习，它依赖于智能体与环境的交互，通过这些交互学习达到目 阅读全文
摘要：
有监督学习是机器学习的一个核心分支，它利用带有标签的数据集来训练模型，以便在未来对新数据做出准确的预测或分类。本章将深入探讨有监督学习中的两大类问题：分类和回归，介绍其原理、应用以及如何在实际问题中有效地使用这些技术。 3.1 线性回归：基础与应用 线性回归是解决回归问题中最简单也是最广泛使用的方法 阅读全文
摘要：
无监督学习是机器学习的一个重要分支，主要涉及在未标记的数据中寻找模式。本章将重点介绍两个核心任务：聚类和降维，探索它们的基本原理、主要技术及实际应用。 4.1 聚类：数据的自然分群 聚类是无监督学习中最常见的任务之一，它旨在将数据集分成由相似对象组成的多个组或“簇”。 4.1.1 聚类的动机与定义聚 阅读全文
摘要：
在机器学习和深度学习的开发过程中，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。这不仅因为Python语法简洁、易于学习，还因为它拥有丰富的库和工具，极大地简化了数据处理、分析和建模的工作。在这些库中，Numpy、Matplotlib和Scipy是最基础且最重要的三个工具，它们为科学计算和数据可视化提 阅读全文
摘要：
1.1 引言 随着人工智能技术的不断突破，机器学习成为了高科技企业在管理、技术、运维等所有层面备受关注的技术领域。在所有企业的产品设计论坛和技术研讨会中，人工智能与机器学习总是大家关注的焦点。 然而，人工智能与机器学习所获得的关注度与人们对该领域知识的了解并不成正比。许多技术研讨与分享会中，经常被问 阅读全文