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第2章：机器学习基础
2.1 机器学习的基本概念
机器学习是人工智能的一个核心组成部分，它使计算机系统能够利用数据来提高性能，而无需进行明确的编程。机器学习可以被分为几种类型，每种类型都适用于解决特定类型的问题。
2.1.1 监督学习
监督学习是一种机器学习方法，其中模型从标记的训练数据学习，以便能够预测未见过的数据的输出。这种类型的学习通常用于分类和回归任务。
- 分类：预测离散标签，例如垃圾邮件检测。
- 回归：预测连续值，例如房价预测。
2.1.2 无监督学习
无监督学习涉及无标签数据，目的是发现数据中的模式或结构。这种类型的学习用于聚类和关联规则学习。
- 聚类：将数据分组，使得同一组内的数据点相似度高，不同组之间的相似度低，例如市场细分。
- 降维：减少数据的复杂性，同时保留重要特征，例如主成分分析（PCA）。
2.1.3 强化学习
强化学习是一种不同的方法，其中智能体通过与环境的交互来学习。它用于优化决策过程，以实现长期目标。
- 策略学习：智能体学习在不同状态下采取的最佳行动。
- 价值函数学习：智能体学习评估不同状态或行动的价值。
2.2 机器学习的主要算法
2.2.1 线性模型
- 线性回归：预测连续值。
- 逻辑回归：用于二分类问题。
2.2.2 决策树
- 一种树状模型，用于分类和回归。
2.2.3 支持向量机（SVM）
- 一种强大的分类技术，也可用于回归（称为SVR）。
2.2.4 随机森林
- 集成多个决策树以提高预测准确性。
2.2.5 神经网络
- 模仿人脑结构的算法，用于广泛的任务。
2.3 机器学习的工作流程
机器学习项目通常遵循以下步骤：
- 问题定义：明确你想要解决的问题类型。
- 数据收集：收集相关数据。
- 数据预处理：清洗和准备数据以供模型使用。
- 特征工程：选择和构建模型训练的特征。
- 模型选择：选择适当的机器学习算法。
- 训练模型：使用训练数据训练模型。
- 模型评估：评估模型的性能。
- 参数调优：优化模型参数以提高性能。
- 模型部署：将模型应用于实际问题。
2.4 机器学习中的评估指标
选择合适的评估指标对于机器学习至关重要，常见的评估指标包括：
- 准确率：分类正确的样本比例。
- 召回率：成功识别的正样本比例。
- 精确度：预测为正的样本中实际为正的比例。
- F1分数：精确度和召回率的调和平均值。
- 均方误差（MSE）：回归任务中预测值与实际值差的平方的平均值。
2.5 机器学习的挑战
机器学习项目可能会遇到多种挑战，包括：
- 数据不平衡：某些类别的样本数量远多于其他类别。
- 过拟合：模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现差。
- 欠拟合：模型过于简单，无法捕捉数据的基本关系。
2.6 结论
本章介绍了机器学习的基本概念、不同类型的学习任务、主要算法、工作流程和评估指标。这些知识为进一步深入学习机器学习技术奠定了基础。