机器学习，机器学习 周志华

1、机器学习是人工智能领域机器学习的一个重要分支机器学习，它专注于设计和开发能够从数据中自动学习和改进其性能的算法这些算法通过经验即数据进行训练，以执行特定的任务，而无需进行明确的编程一学习的种类 监督学习 定义是指学生从老师那里获取知识信息，老师提供对错指示告知最终答案的学习过程典型任务机器学习；在人工智能中，“机器学习”是指通过算法和模型使计算机从数据中自动学习并进行预测或决策的技术，属于人工智能的一个分支其核心目标与实现方式典型定义如下核心目标与实现方式机器学习的核心目标是让计算机在没有明确编程指令的情况下，通过对大量数据的分析，识别模式和规律，从而构建适应新数据的模型；人工智能AI不再仅仅是科幻小说中的概念，它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分在AI的大潮中，机器学习ML和深度学习DL是两个核心技术第1部分人工智能AI 智能系统的构想 AI的定义在于模仿人类的认知功能，通过算法和计算模型实现智能行为AI技术广泛应用于视觉识别语言理解；机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机模拟或实现人类学习行为以获取新技能改善性能的方法，其核心是通过算法和统计模型从数据中自动发现规律并完成预测或决策任务核心概念机器学习作为人工智能AI的子集，本质是让计算机通过数据驱动的方式“学习”，而非依赖明确的编程指令其核心在于构建数学；机器学习的基本原理是通过算法让计算机从数据中自动学习规律和模式，利用训练数据构建模型，使模型能够对新数据做出预测或决策，核心是通过调整参数最小化误差并实现泛化能力1 数据输入与任务类型机器学习的基础是数据，通常需要提供带有特征输入变量和标签输出结果，仅监督学习需要的训练数据集例。

2、它不是某种具体的算法，而是很多算法的统称，深度学习就是其中之一机器学习的原理机器学习算法会构建一个基于样本数据的数学模型，这个样本数据被称为“训练数据”通过这个模型，计算机系统可以在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策以监督学习为例，其原理类似于教小朋友识字先提供带有标签；机器学习说法不正确的是DA机器学习是人工智能应用领域较为重要的分支 B机器学习的本质是基于互联网的海量数据以及计算机系统强大的运算能力，让机器自主模拟人类学习的过程，通过不断“学习”数据来做出智能决策行为 C机器学习研究的主要目的是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，使；按照学习方式不同，机器学习分为监督学习无监督学习强化学习半监督学习主动学习1监督学习 监督学习是从ltx，y这样的示例对中学习统计规律，然后对于新的X，给出对应的y输入空间特征空间输出空间输入输出所有可能的取值的集合分别称为输入空间输出空间一个具体的输入是一个实例；机器学习中的抽样方法主要分为概率抽样非概率抽样模型评估专用技术及高级采样算法四大类，其核心目的是通过合理选取样本提升模型效率与准确性一概率抽样方法概率抽样基于随机性原则，确保每个样本被选中的概率可量化，适用于需要统计推断的场景简单随机抽样每个样本独立等概率入选，如从1000个用户中。

3、机器学习的基本步骤包括提出问题理解数据数据清洗构建模型评估模型方案实施和报告撰写七个阶段，具体内容如下提出问题明确任务类型，区分分类问题如垃圾邮件识别或回归问题如房价预测，为后续步骤提供方向理解数据数据采集使用sklearndatasets获取练习数据，或通过爬虫API等方式；机器学习主要分为监督学习无监督学习半监督学习和强化学习四类，具体介绍如下监督学习监督学习是机器学习中最基础且应用最广泛的类型其核心特点是使用包含所需解决方案的训练数据，即数据集中每个样本都有对应的标签或标记这些数据包含自变量输入特征和因变量输出结果，通过学习输入与输出之间的映射关系，模型可以用于分类和回归任务；机器学习是人工智能的一个重要领域，按照其学习方式来分类，主要可以分为以下四种类型监督学习这种类型的机器学习利用已知的数据集来训练模型，并用于预测未知数据的结果其过程是通过输入数据和对应的输出数据，通过学习建立一个函数来预测输出无监督学习这种类型的机器学习没有明确的输出，只有输入。

4、机器学习主要分为监督学习无监督学习半监督学习和强化学习四类，具体介绍如下监督学习监督学习是机器学习中最基础且应用广泛的类型其核心特点是提供给算法的训练数据包含所需解决方案标签或标记，即数据集中同时存在自变量输入特征和因变量输出结果，通常用Y表示这种学习方式的目标是通过；机器学习，简而言之，是让计算机通过观察数据和训练过程，发现规律，从而掌握解决问题的能力其核心在于从数据中总结经验，找出规律或模型，用以解决实际问题机器学习适用于存在潜在规律的问题，且难以用传统编程解决，以及拥有大量数据的情况机器学习的基本流程包括输入数据输出模型目标函数代表实际；迈入机器学习大门需掌握以下核心内容一基础概念体系AIMLDL的层级关系人工智能AI是研究使计算机模拟人类智能的学科，涵盖自然语言处理计算机视觉等多个领域机器学习ML是AI的核心分支，通过算法从数据中学习规律，无需显式编程深度学习DL是ML的子集，基于多层神经网络处理复杂数据如图像语音，属于。

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