什么是机器学习？
机器学习（Machine Learning, ML）是一种人工智能（AI）的分支，指计算机通过数据学习规律并做出预测或决策，而无需明确编程。它的核心目标是让机器能够从经验中学习，逐渐提高自身表现。
机器学习的基本分类
根据任务类型，机器学习主要分为以下几类：
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监督学习（Supervised Learning）
- 目标：通过已有的标注数据（输入与输出的对应关系）学习一个函数，预测新数据的输出。
- 应用场景：
- 分类：邮件是否是垃圾邮件（垃圾邮件/非垃圾邮件）
- 回归：预测房价、股票走势等
- 常用算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
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无监督学习（Unsupervised Learning）
- 目标：处理无标注数据，发现数据的潜在结构或分组规律。
- 应用场景：
- 聚类：客户分组、图像分割
- 降维：数据可视化、特征提取
- 常用算法：K-means、主成分分析（PCA）、自编码器等。
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强化学习（Reinforcement Learning）
- 目标：通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累计奖励。
- 应用场景：
- 游戏 AI（如 AlphaGo）
- 机器人控制
- 常用算法：Q-learning、深度 Q 网络（DQN）、策略梯度方法。
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半监督学习（Semi-supervised Learning）
- 目标：结合少量标注数据和大量未标注数据来提高学习效果。
- 应用场景：标注成本高但未标注数据充足的场景（如医学图像分析）。
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自监督学习（Self-supervised Learning）
- 目标：通过从数据本身生成伪标签，进行无标注数据的预训练。
- 应用场景：自然语言处理（BERT）、图像识别（SimCLR）。
机器学习的主要步骤
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数据准备
- 收集数据：来自数据库、日志或外部来源。
- 数据预处理：清洗、归一化、填补缺失值、特征工程。
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模型选择
- 根据任务选择合适的算法（如回归、分类或聚类模型）。
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模型训练
- 使用训练集数据调整模型的参数，使其表现最佳。
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模型验证
- 通过验证集评估模型性能，调整超参数（如学习率、正则化系数）。
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模型测试与部署
- 使用测试集检验模型泛化能力，部署于实际应用中。
常用工具和框架
- 编程语言：Python（主流）、R、Julia
- 框架：
- Scikit-learn（经典算法）
- TensorFlow、PyTorch（深度学习）
- XGBoost、LightGBM（梯度提升树）
应用场景
- 图像识别（如人脸识别、物体检测）
- 自然语言处理（如机器翻译、文本生成）
- 推荐系统（如电影推荐、电商个性化推荐）
- 医疗诊断（如癌症预测、药物研发）
- 自动驾驶（如路径规划、环境感知）
