机器学习简介

定义

机器学习是人工智能(AI)和计算机科学的一个分支，专注于使用数据和算法来模仿人类的学习方式，逐步提高其准确性。

简单来说，是一种运用数学公式来对问题进行最优化求解的方法

分类

一般来说将：机器学习分为两种

• 监督学习

• 无监督学习

简单介绍

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1. 监督学习

• 定义：监督学习通常指的是由X映射到Y之间的关系

只需要输入X，及可以得到Y，应用实例如下：

训练一组集合，并且给它们提出正确的例子，通过学习，它们之间就可以建立起一组关系（为一个函数关系）

1.1 回归（Regression）

回归是监督学习中的一种，指 从无限多可能的数中预测出一个数

例如：通过已知的房价来拟合曲线 可以750英尺的价格

1.2 分类算法（classification）

回归是监督学习中的一种，限定了可能的结果， 将已知的结果通过一个拟合的函数边界线进行分割

例如：通过年龄和肿瘤大小，辨别肿瘤恶性（malignant）/无害（benign）

2 无监督学习

• 定义：监督只有输入X，通过没有正确结果的数据集，发掘有用信息

下图为聚类算法示例

例如：

通过聚类将相似的新闻聚集

• 无监督学习分类
  • 聚类（Clustering）
  • 异常检测（Anomaly detection）
  • 维度减少（dimensionality reduction）