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A Minute to Know About Machine Learning
By JacksonML
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机器学习#xff08;Machine Learning,ML#xff09; 是人工智能的分支#xff0c;通过从数据中自动学习规律#xff0c;使计算机无需显式编程即可完成任务。…一分钟了解机器学习
A Minute to Know About Machine Learning
By JacksonML
1. 什么是机器学习
机器学习Machine Learning,ML 是人工智能的分支通过从数据中自动学习规律使计算机无需显式编程即可完成任务。其核心是构建数学模型利用数据训练模型使其能够预测或决策。主要分为三类
监督学习如分类、回归使用标签数据无监督学习如聚类、降维处理无标签数据强化学习通过试错与环境交互优化策略。
常见算法包括线性回归、决策树、神经网络等广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。 2. 监督学习Supervised Learning
1 核心概念
• 定义通过带有标签已知结果的训练数据构建输入特征与输出标签之间的映射关系用于预测新数据的标签。 • 关键子类 - 分类Classification预测离散类别如垃圾邮件识别。 - 回归Regression预测连续数值如房价预测。
2 典型示例
• 分类 - 手写数字识别MNIST数据集 - 医学图像中的肿瘤良恶性判断 • 回归 - 股票价格趋势预测 - 用户购买金额预估
3 行业应用
• 金融信用评分模型预测用户违约概率。 • 医疗基于患者历史数据的疾病诊断如糖尿病预测。 • 零售用户行为分析预测用户是否点击广告。 3. 无监督学习Unsupervised Learning
1) 核心概念
• 定义从无标签数据中发现隐藏模式或结构无需预先定义输出结果。 • 关键子类 - 聚类Clustering将相似数据分组如客户细分。 - 降维Dimensionality Reduction压缩数据维度如可视化高维数据。 - 关联规则Association发现数据项间关联如购物篮分析。
2) 典型示例
• 聚类 - 电商用户行为分群高价值用户 vs 流失用户 - 新闻主题聚类自动归类相似文章 • 降维 - PCA主成分分析用于人脸识别数据压缩 - t-SNE可视化高维数据如基因表达数据
3) 行业应用
• 市场营销用户画像构建基于消费行为自动分群。 • 制造业设备异常检测通过无标签传感器数据发现异常模式。 • 社交网络社区发现识别社交平台中的兴趣小组。 4. 强化学习Reinforcement Learning, RL
1) 核心概念
• 定义智能体通过与环境交互获得奖励信号学习最大化长期收益的策略。 • 核心要素状态State、动作Action、奖励Reward、策略Policy。 • 关键特点试错学习、延迟反馈、动态环境适应。
2) 典型示例
• 游戏AI - AlphaGo围棋策略优化 - OpenAI FiveDota 2 多智能体协作 • 控制优化 - 机器人步态控制如波士顿动力机器人 - 能源系统调度电网负荷平衡
3) 行业应用
• 自动驾驶路径规划与实时决策如避开障碍物。 • 物流仓库机器人路径优化减少拣货时间。 • 广告投放动态调整广告策略最大化用户点击收益。 5. 三类对比总结 6. 其它说明
• 混合应用实际场景中常结合多类方法如Netflix推荐系统监督学习预测评分 无监督学习聚类用户兴趣。 • 技术趋势深度强化学习DRL在复杂任务中的突破如AlphaStar星际争霸AI。
7. 示例代码
章节示例监督学习-分类使用鸢尾花数据集 步骤数据加载 → 模型训练 → 预测评估
Python代码如下所示。
# 导入下载库
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# 加载数据
data load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(data.data, data.target, test_size0.2)# 训练模型
model DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 预测并评估
y_pred model.predict(X_test)
print(f准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f})*注文中图片均来自Internet如有侵权请告知笔者立即删除。 关于机器学习ML还有很多很多。
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