机器学习(课件)
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机器学习课程讲义和PPT课件(含配套实战案例)
3
聚类算法
将数据按照相似性分组，如市场细分和社交网络分析。
监督学习和无监督学习
监督学习使用带有标记的数据来训练模型，无监督学习则使用未标记的数据 进行训练。
机器学习的评估方法
准确率: 模型预测与实际结果相符的比例。 召回率: 正确识别的样本数量与所有实际样本数量的比例。 F1值: 综合考虑准确率和召回率的度量指标。 交叉验证: 利用同一数据集进行重复实验，以平均得到更可靠的模型评估结果。
分类和回归的区别
1 分类
根据输入的特征将数据分为不同的类 别，如判断邮件是否为垃圾邮件。
2 回归
根据特征预测输出的连续值，如预测 房价。
SVMБайду номын сангаас持向量机
支持向量机是一种有效的分类和回归算法，通过最大化分类间隔来找到最佳 的决策边界。
决策树和随机森林
决策树
使用树形结构表示决策过程，每个节点代表一个 特征。
随机森林
由多个决策树组成的集成学习算法，通过投票来 作出最终预测。
神经网络与深度学习
神经网络是一种基于生物神经元的模型，深度学习则是利用多层神经网络来 解决复杂的问题。
机器学习课程讲义和PPT课件 （含配套实战案例）
为初学者提供全面的机器学习知识，从基础算法到实战案例全方位掌握。课 程内容涵盖监督学习、无监督学习、神经网络等核心模块。
什么是机器学习
机器学习是一种人工智能领域的应用，通过使用统计和算法模型，让计算机 从数据中学习并改善性能。
机器学习的应用领域
自然语言处理
使用机器学习技术来处理和理解自然语言， 如聊天机器人和语音识别。
图像识别
利用机器学习算法识别和分析图像中的对 象，如人脸识别和物体检测。
《机器学习》ppt课件完整版
软间隔与正则化
为了处理噪声和异常值， 可以引入软间隔，并通过 正则化参数来平衡间隔最 大化和误分类点的惩罚。
决策树与随机森林
决策树 一种易于理解和实现的分类与回归算法， 通过递归地划分特征空间来构建树形结
构。
随机森林
一种集成学习方法，通过构建多棵决 策树并结合它们的输出来提高模型的
泛化性能。
剪枝
为了避免决策树过拟合，可以采用剪 枝技术来简化树结构，包括预剪枝和 后剪枝。
特征重要性
随机森林可以计算每个特征的重要性 得分，用于特征选择和解释模型。
集成学习方法
Bagging
通过自助采样法（bootstrap sampling）生成多个数据集，然 后对每个数据集训练一个基学习 器，最后将所有基学习器的输出 结合起来。
Boosting
一种迭代式的集成学习方法，每 一轮训练都更加关注前一轮被错 误分类的样本，通过加权调整样 本权重来训练新的基学习器。
01
RNN基本原理
解释RNN的基本结构和工作原理， 包括输入、隐藏状态和输出等。
03
序列到序列模型
阐述序列到序列模型在机器翻译、 语音识别等领域的应用。
02
LSTM与GRU
介绍长短时记忆网络（LSTM）和 门控循环单元（GRU）等RNN改进
模型的结构和原理。
04
注意力机制
介绍注意力机制在RNN中的应用， 提高模型对关键信息的关注度。
正则化 为了解决过拟合问题，可以在损失函数中加入正则化项， 如L1正则化（Lasso回归）和L2正则化（Ridge回归）。
支持向量机（SVM）
01
02
03
二分类问题
SVM最初是为二分类问题 设计的，通过寻找一个超 平面来最大化正负样本之 间的间隔。
人工智能课件 -07.机器学习
第五节 类比学习
类比推理形式的说明 设有两个具有相同或相似的论域：源域S和目标域T，
且已知S中的元素a和T中的元素b具有相似的属性P，即 P(a) ≌ P(b)，a还具有属性Q，即Q(a)。根据类比推理， b也具有属性Q。即
P(a)∧Q(a), P(a) ≌ P(b) |- Q(b)Q(a)
第五节 类比学习
第四节 归纳学习
2、联想归纳 若已知两个事物a与b有n个属性相似或相同，即 a具有属性P1，b具有属性P1 a具有属性P2，b具有属性P2 …… a具有属性Pn，b具有属性Pn
发现a具有属性Pn+1，则当n足够大时，可归纳出： b也具有属性Pn+1
的结论。
第四节 归纳学习
3、类比归纳 设A、B分别是两类事物的集合：
类比推理是在两个相似域之间进行的：一个是已认识的域， 称为源域，记为 S；另一个是当前尚未完全认识的域，称为 目标域，记为T。类比推理的目的就是从S中选出与当前问题 最近似的问题及其求解方法来求解当前的问题，或者建立起 目标域中已有命题间的联系，形成新知识。
设S1、T1分别表示 S 与 T 中的某一情况，且S1与T1相似， 再假设S2与S1相关，则由类比推理可推出T中的T2,且T2与S2 相似。
第四节 归纳学习
5、消除归纳
当我们对某个事物发生的原因不清楚时，通常会作一
些假设，这些假设之间是析取关系。以后，随着对事物
Байду номын сангаас
认识的不断深化，原先作出的某些假设有可能被否定，
经过若干次否定后，剩下的就可作为事物发生的原因。
这样的思维过程称为消除归纳。
已知：
A1 V A2 V … V An ~A1 ~Ai
机器学习基础课件
机器学习基础课件概述机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过利用数据和统计算法来使计算机系统自动地学习和改进性能。
在过去的几年中，机器学习已经在各个领域得到广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘等。
本课件将介绍机器学习的基础知识，包括机器学习的分类、常用的算法和评估方法等。
机器学习的分类在机器学习中，根据学习方式和任务类型的不同，可以将机器学习分为以下几类：1.监督学习（Supervised Learning）：监督学习通过使用带有标签的数据作为输入和输出，并训练模型来预测新数据的标签。
常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机等。
2.无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习是指利用无标签的数据进行模型训练和预测。
常见的无监督学习算法有聚类、降维和关联规则挖掘等。
3.半监督学习（Semi-supervised Learning）：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的学习方式，它同时使用带标签和无标签的数据进行模型训练。
半监督学习可以减少标记数据的需求，提高模型的性能和泛化能力。
4.强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是通过观察环境的状态和采取行动来学习最优策略的一种学习方式。
它包括智能体、环境和奖励机制三个要素。
常见的强化学习算法有Q-Learning和深度强化学习等。
常用的机器学习算法机器学习的算法种类繁多，根据任务不同，选择合适的算法对于模型的性能和效果至关重要。
以下介绍几种常用的机器学习算法：1.线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测连续型变量的监督学习算法。
它通过拟合一个线性模型来建立输入特征与输出之间的关系。
2.决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树结构的有监督学习算法。
它通过在特征空间中划分样本集合来进行分类或回归。
决策树具有解释性强和易于理解的优点。
《机器学习》PPT课件
6
17.10.2020
重要性：例子—生物信息学
常用技术：
神经网络 支持向量机 隐马尔可夫模型 k近邻 决策树 序列分析 聚类
…… ……
7
重要性（续）
机器学习在过去十年中发展极为迅速，今后会快速稳定地 发展、对科学做出更大贡献的领域 [E.Mjolsness & D. DesCoste, Science 01]
17.10.2020
21
6.1 机器学习概述
学习可能只是一个简单的联想过程，给定了特定 的输入，就会产生特定的输出。如：狗
命令“坐” 行为“坐”
17.10.2020
22
学习的成功是多种多样的：
学习识别客户的购买模式以便能检测出信用卡 欺诈行为，
对客户进行扼要描述以便能对市场推广活动进 行定位，
共性问题：
几乎所有的领域，都希望越准越好
提高泛化能力是永远的追求
目前泛化能力最强的技术：
支持向量机（SVM） 产生途径：理论->实践
集成学习（ensemble learning） 产生途径：实践->理论
17.10.2020
10
挑战问题(1)：泛化能力（续）
第一个挑战问题： 今后10年
能否更“准”？
如果能，会从哪儿来？
17.10.2020
11
挑战问题(2)：速度
共性问题：
几乎所有的领域，都希望越快越好
加快速度也是永远的追求
“训练速度” vs. “测试速度
训练速度快的往往测试速度慢：k近邻 测试速度快的往往训练速度慢：神经网络
17.10.2020
12
挑战问题(2)：速度（续）
第二个挑战问题： 今后10年
2024版《机器学习基础》课件
成能力。
2024/1/28
18
05 深度学习
2024/1/28
19
深度学习的基本原理
2024/1/28
神经元模型
深度学习的基础是神经元模型，它模拟生物神经元的工作原理， 接收输入信号并产生输出。
前向传播
输入数据通过神经网络的前向传播过程，逐层计算得到输出结果。
反向传播
根据输出结果与真实标签的误差，通过反向传播算法逐层调整网络 参数，使得网络能够学习到数据的内在规律。
特征转换
通过特征缩放、归一化、标准化 等方法，改变特征的分布和范围， 提高模型的性能。
特征选择
从提取的特征中选择与任务相关 的特征，降低模型复杂度，提高
模型泛化能力。
24
模型选择与评估
2024/1/28
模型选择
根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型，如分类、回归、 聚类等。
模型评估
使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型的性能，同时采用交叉 验证等方法避免过拟合。
发展历程
从20世纪50年代的基于神经网络的连接 主义学习，到80年代的符号主义学习， 再到90年代以后的统计学习，机器学习 经历了多个发展阶段。
2024/1/28
4
机器学习的主要任务
01
02
03
监督学习
根据已有的标记数据训练 模型，并用于预测新数据 的标记。
2024/1/28
无监督学习
从无标记数据中学习数据 的内在结构和规律，如聚 类、降维等。
语音识别
基于深度学习模型实现语音信号的自动识 别和转换，如语音助手、语音转文字等。
2024/1/28
22
06 机器学习实践与 应用
2024/1/28
18
05 深度学习
2024/1/28
19
深度学习的基本原理
2024/1/28
神经元模型
深度学习的基础是神经元模型，它模拟生物神经元的工作原理， 接收输入信号并产生输出。
前向传播
输入数据通过神经网络的前向传播过程，逐层计算得到输出结果。
反向传播
根据输出结果与真实标签的误差，通过反向传播算法逐层调整网络 参数，使得网络能够学习到数据的内在规律。
特征转换
通过特征缩放、归一化、标准化 等方法，改变特征的分布和范围， 提高模型的性能。
特征选择
从提取的特征中选择与任务相关 的特征，降低模型复杂度，提高
模型泛化能力。
24
模型选择与评估
2024/1/28
模型选择
根据任务类型和数据特点选择合适的机器学习模型，如分类、回归、 聚类等。
模型评估
使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型的性能，同时采用交叉 验证等方法避免过拟合。
发展历程
从20世纪50年代的基于神经网络的连接 主义学习，到80年代的符号主义学习， 再到90年代以后的统计学习，机器学习 经历了多个发展阶段。
2024/1/28
4
机器学习的主要任务
01
02
03
监督学习
根据已有的标记数据训练 模型，并用于预测新数据 的标记。
2024/1/28
无监督学习
从无标记数据中学习数据 的内在结构和规律，如聚 类、降维等。
语音识别
基于深度学习模型实现语音信号的自动识 别和转换，如语音助手、语音转文字等。
2024/1/28
22
06 机器学习实践与 应用
机器学习基础ppt课件
精选ppt
引言
3
机器学习的定义：
广义：
一种能够赋予机器学习的能力 以此让它完成直接编程 无法完成的功能的方法。
实践：
一种通过利用数据， 训练出模型，然后使用 模型预测的一种方法。
精选ppt
引言
4
机器学习的范围：
模式识别＝机器学习 数据挖掘＝机器学习＋数据库 统计学习和机器学习 计算机视觉＝图像处理＋机器学习 语音识别＝语音处理＋机器学习 自然语言处理＝文本处理＋机器学习
精选ppt
引言
5
不同类型应用场景：
回归： 预测鲍鱼的年龄 随着时间波动的股票价格
算法分类
精选ppt
6
不同类型应用场景：
分类：
电影题材归类 垃圾邮件
算法分类
精选ppt
7
不同类型应用场景：
聚类 对地图上的点进行聚类 人脸识别
算法分类
精选ppt
8
不同类型应用场景：
关联分析 啤酒和尿布 Twitter源共现词
机器学习基础
精选ppt
1
什么是机器学习？
让机器“学习”的技术 指令工作－>数据工作
例子：
约会
机器学习方法：
利用已有的数据(经验)， 得出了某种模型(迟到的规律) 并利用此模型预测未来(是否迟到)
精选ppt
引言
2
机器学习的定义： 例子：
房价： 房价＝面积＊a＋b
关键概念：
训练 模型 预测 训练集和测试集
• 强大的算法包 • 可移植性比较好
Matlab
• windows版比较强大，可移植性是个问题
• 版本问题比较严重
Python
•Numpy、statsmodels、scripy-learn、pandas
引言
3
机器学习的定义：
广义：
一种能够赋予机器学习的能力 以此让它完成直接编程 无法完成的功能的方法。
实践：
一种通过利用数据， 训练出模型，然后使用 模型预测的一种方法。
精选ppt
引言
4
机器学习的范围：
模式识别＝机器学习 数据挖掘＝机器学习＋数据库 统计学习和机器学习 计算机视觉＝图像处理＋机器学习 语音识别＝语音处理＋机器学习 自然语言处理＝文本处理＋机器学习
精选ppt
引言
5
不同类型应用场景：
回归： 预测鲍鱼的年龄 随着时间波动的股票价格
算法分类
精选ppt
6
不同类型应用场景：
分类：
电影题材归类 垃圾邮件
算法分类
精选ppt
7
不同类型应用场景：
聚类 对地图上的点进行聚类 人脸识别
算法分类
精选ppt
8
不同类型应用场景：
关联分析 啤酒和尿布 Twitter源共现词
机器学习基础
精选ppt
1
什么是机器学习？
让机器“学习”的技术 指令工作－>数据工作
例子：
约会
机器学习方法：
利用已有的数据(经验)， 得出了某种模型(迟到的规律) 并利用此模型预测未来(是否迟到)
精选ppt
引言
2
机器学习的定义： 例子：
房价： 房价＝面积＊a＋b
关键概念：
训练 模型 预测 训练集和测试集
• 强大的算法包 • 可移植性比较好
Matlab
• windows版比较强大，可移植性是个问题
• 版本问题比较严重
Python
•Numpy、statsmodels、scripy-learn、pandas
机器学习简介 ppt课件
• 1 • 机器学习的定义
三个关键词：算法、经验、性能
机器学习是数据通过算法构建出模型并对模型进行评估，评估的性能如果达 到要求就拿这个模型来测试其他的数据，如果达不到要求就调整算法来重新建立 模型，再次进行评估，如此循环往复，最终获得满意的经验来处理其他的数据。
• 2 • 机器学习的发展历史
机器学习是人工智能应用研究比较重要的分支，它的发展过程大体上 可分为4个阶段：
• 4 • 机器学习的分类 -– 监督学习
监督学习是从给定的训练数据集中学习一个函数（模型），当新的数据到来时 ，可以根据这个函数（模型）预测结果;
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的 标识或结果，如，对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”、“非垃圾邮件”;
在建立模型时，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“测试数据”的 实际结果进行比较，不断调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的 准确率。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
在图像识别等领域，由于存在大量的非标识的数据和少量的可标识数据，目前 半监督式学习是一个很热的话题。
强化学习更多地应用在机器人控制及其他需要进行系统控制的领域。
• 5 • 机器学习的常见算法 回归算法（监督学习） 神经网络（监督学习） SVM支持向量机（监督学习） 聚类算法（无监督学习） 降维算法（无监督学习） 推荐算法（特殊） 其他算法
判断这封邮件是否是垃圾邮件，以及用户是否会点击此广告等等。
• 5 • 常见算法 -– 回归算法
假设有一组肿瘤患者的数据，这些患者的肿瘤中有些是良性的(图中的蓝色点)，有些是恶性的(图中的红 色点)。这里肿瘤的红蓝色可以被称作数据的“标签”。同时每个数据包括两个“特征”：患者的年龄与 肿瘤的大小。我们将这两个特征与标签映射到这个二维空间上，形成了上图的数据。
机器学习ppt课件
最优策略求解
通过动态规划、蒙特卡洛方法或时间差分方 法等求解最优策略。
迁移学习应用场景及挑战
领域适应（Domain Adaptation）
将在一个领域（源领域）学到的知识迁移到另一个领域（目标领域）。
多任务学习（Multi-Task Learning）
多个相关任务共享知识，提高学习效率。
迁移学习应用场景及挑战
常见降维算法
主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t分布邻域嵌入算法（t-SNE）等。
应用场景
图像处理、文本挖掘、生物信息学等。
异常检测
异常检测概念
识别出数据集中与大多数数据不同的离群点或 异常点。
常见异常检测算法
基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度 的方法等。
应用场景
信用卡欺诈检测、网络入侵检测、医疗诊断等。
交叉验证
使用K折交叉验证等方法评估模型稳定性。
可视化展示
绘制ROC曲线、混淆矩阵等图表展示评估结果。
模型对比
将不同模型的结果进行对比分析，选择最优模型。
挑战与未来发展趋势
01
数据挑战
处理大规模、高维度、非结构化等 数据问题。
应用挑战
将机器学习技术应用到更多领域， 解决实际问题。
03
02
算法挑战
研究更加高效、稳定的算法模型， 提高泛化能力。
未来趋势
结合深度学习、强化学习等技术， 推动人工智能领域的发展。
04
THANKS
感谢观看
优化算法（如SGD、Adam、RMSprop等） 及其超参数调整
05 强化学习与迁移 学习
强化学习基本原理
智能体（Agent）与环境（Environment）…
机器学习ppt课件
10
ab ab
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
k-近邻算法 (3)
表8-1的算法返回值是对f(xq)的估计，它是距离xq最近的k 个训练样例中最普遍的f值，结果与k的取值相关。
图8-1图解了一种简单情况下的k-近邻算法，实例是二维 空间中的点，目标函数具有布尔值，1-近邻算法把xq分类 为正例，5-近邻算法把xq分类为反例
v V i1
1 wi d(xq, xi )2
为了处理查询点xq恰好匹配某个训练样例xi，
从的而f(x导q)等致于d(fx(xq,i)x，i)2如为果0的有情多况个，这令样这的种训情练况样下例，
我们使用它们占多数的分类
k
对连续值目标函数进行距离加权
wi f (xi )
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
用右边公式替换表8-1中的公式
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
k-近邻算法
k-近邻算法是最基本的基于实例的学习方法
k-近邻算法假定所有的实例对应于n维空间Rn 中的点，任意的实例表示为一个特征向量
<a1(x), ..., an(x)>
根据欧氏距离定义实例的距离。两个实例xi和
xj的距离d(xi,xj)定义为
n
机器学习
(Machine Learning)
基于实例的学习
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
提纲
一． 简介 二． k-近邻算法 三． 局部加权回归 四． 基于案例的推理 五． 小结
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
一、简介
电子商务系
机器学习
2021/5/13 ‹#›
温州大学《机器学习》课程课件一2024新版
模型评估与优化
采用均方误差等指标评估模型性能，并通过参数调优等方法进行优 化。
案例：手写数字识别和图像分类
手写数字识别
采用SVM对手写数字图 像进行训练和预测，实 现手写数字的自动识别 。
图像分类
将图像特征提取与SVM 相结合，应用于图像分 类问题中，如人脸识别 、物体识别等。
案例分析与实现
详细介绍手写数字识别 和图像分类案例的实现 过程，包括数据预处理 、特征提取、模型训练 与评估等步骤。
自助采样法
从原始数据集中有放回地随机抽取多 个样本子集，用于构建不同的决策树 。
随机森林原理及实现
• 特征随机选择：在每个节点分裂时，从所有特征 中随机选择一部分特征作为候选特征。
随机森林原理及实现
01
随机森林实现
02
确定随机森林中决策树的数量。
对于每一棵决策树，使用自助采样法从原始数据集中抽取样本
基于树的结构
通过分析决策树中特征所在的节点位置、深度等信息来评估特征重要性。
特征重要性评估和选择
• 基于排列组合：通过随机打乱某个特征的 值，观察模型性能的变化来评估特征重要 性。
特征重要性评估和选择
过滤式
先对初始特征进行“过滤”，再用过滤后的特征训练模型。如移 除低方差的特征、相关系数排序等。
案例：信用卡欺诈检测和医疗诊断
模型构建
使用随机森林等算法构建分类或回归模型， 辅助医生进行疾病诊断或预后预测。
模型评估与优化
通过准确率、灵敏度等指标评估模型性能， 并进行参数调优以提高模型诊断准确性。
05 支持向量机（ SVM）与核方法
SVM原理及分类问题求解
SVM基本原理
通过最大化间隔来寻找最优超平面，实现二分类问题的求 解。
采用均方误差等指标评估模型性能，并通过参数调优等方法进行优 化。
案例：手写数字识别和图像分类
手写数字识别
采用SVM对手写数字图 像进行训练和预测，实 现手写数字的自动识别 。
图像分类
将图像特征提取与SVM 相结合，应用于图像分 类问题中，如人脸识别 、物体识别等。
案例分析与实现
详细介绍手写数字识别 和图像分类案例的实现 过程，包括数据预处理 、特征提取、模型训练 与评估等步骤。
自助采样法
从原始数据集中有放回地随机抽取多 个样本子集，用于构建不同的决策树 。
随机森林原理及实现
• 特征随机选择：在每个节点分裂时，从所有特征 中随机选择一部分特征作为候选特征。
随机森林原理及实现
01
随机森林实现
02
确定随机森林中决策树的数量。
对于每一棵决策树，使用自助采样法从原始数据集中抽取样本
基于树的结构
通过分析决策树中特征所在的节点位置、深度等信息来评估特征重要性。
特征重要性评估和选择
• 基于排列组合：通过随机打乱某个特征的 值，观察模型性能的变化来评估特征重要 性。
特征重要性评估和选择
过滤式
先对初始特征进行“过滤”，再用过滤后的特征训练模型。如移 除低方差的特征、相关系数排序等。
案例：信用卡欺诈检测和医疗诊断
模型构建
使用随机森林等算法构建分类或回归模型， 辅助医生进行疾病诊断或预后预测。
模型评估与优化
通过准确率、灵敏度等指标评估模型性能， 并进行参数调优以提高模型诊断准确性。
05 支持向量机（ SVM）与核方法
SVM原理及分类问题求解
SVM基本原理
通过最大化间隔来寻找最优超平面，实现二分类问题的求 解。
第9课人工智能中的机器学习课件(共16张PPT)八下信息科技浙教版(2023)
二、有监督学习与无监督学习
机器学习的方法主要有：有监督学习和无监督学习。有监督学习要拿一组已经知道类别的数据，即带标签的数据进行学习，之后再利用学习得到的知识去对新的数据进行判断。
三、机器学习的应用
生活中有很多关于机器学习的应用，可能大家正在以某种方式使用它，但却不知道它的存在。例如：虚拟个人助理、智能客服、垃圾邮件过滤等。
人工智能中的机器学习
浙教版八年级下册
第9课 人工智能中的机器学习
学习目标
通过对机器学习的案例探究和应用体验，初步理解机器学习的基础原理和方法。
探究
1.人工智能的学习能力会超过人类的学习能力吗?2.如何让人工智能客服更加聪明，不会答非所问?
建构
机器学习可以使计算机模拟或者实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。从人工智能诞生之初，人们就希望计算机能够像人一样，可以从获取的信息和过往的经验中学习，能实现自我学习与提高能力，从而解决实际问题。
同学们再见！
授课老师：课件创作组
时间：2024年9月1日
一、机器学习的基本原理
在传统计算机编程中，一般是通过程序明确告诉计算机每一步应该做什么。在机器学习中，没有给计算机明确详细的指令，仅给了数据和算法模型，让机器研究问题、解决问题，从而让机器能够适应新问题、不断进化和持续学习。
一、机器学习的基本原理
机器学习是一种基于机器学习模型的计算机程序，通过对大量的数据和经验进行学习，以获得、改善或逼近问题求解模型；随着训练量的增加，能够在遇到错误时进行自我校正，从中获取规律，最后找到解决某类问题的一个最合适的模型。举例来说，在识别一张图片内容是否为猫的机器学习系统中，首先需要输入大量的猫图片，经过对猫特征进行学习后，具有识别图片内容是否为猫的能力，就说明该机器已经学成了一个判断图片内容是否为猫的模型。