机器学习

定义

机器学习(Machine Learning)是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够通过数据学习和改进，而无需显式编程。它专注于开发能够从数据中学习并做出预测或决策的算法。

核心类型

1. 监督学习：使用标记数据训练模型
2. 无监督学习：从未标记数据中发现模式
3. 半监督学习：结合标记和未标记数据
4. 强化学习：通过与环境交互学习最优策略

常见算法

监督学习

• 线性回归：预测连续值
• 逻辑回归：二分类问题
• 决策树：基于特征做决策的树状模型
• 随机森林：多个决策树的集成
• 支持向量机(SVM)：寻找最佳分隔超平面
• K近邻(KNN)：基于最近邻样本分类
• 神经网络：多层感知器等

无监督学习

• K均值聚类：将数据分为K个簇
• 层次聚类：创建数据的层次结构
• 主成分分析(PCA)：降维技术
• 异常检测：识别异常数据点

强化学习

• Q-learning：基于值的方法
• 策略梯度：直接优化策略
• 深度Q网络(DQN)：结合深度学习的Q-learning

机器学习流程

1. 数据收集：获取相关数据
2. 数据预处理：清洗、转换、规范化
3. 特征工程：选择、创建、转换特征
4. 模型选择：选择适合问题的算法
5. 模型训练：使用训练数据学习模型
6. 模型评估：使用测试数据评估性能
7. 模型调优：优化超参数
8. 模型部署：将模型应用于实际场景

评估指标

• 分类问题：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线
• 回归问题：均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、R²

实例说明

以垃圾邮件分类为例：

1. 数据收集：收集已标记的邮件样本（垃圾/非垃圾）
2. 预处理：提取文本，去除停用词，标准化
3. 特征工程：创建词袋或TF-IDF特征
4. 模型选择：选择朴素贝叶斯分类器
5. 训练：使用标记数据训练模型
6. 评估：计算准确率、精确率、召回率
7. 部署：集成到邮件系统中过滤垃圾邮件

应用领域

• 自然语言处理：文本分类、情感分析
• 计算机视觉：图像识别、物体检测
• 推荐系统：个性化内容推荐
• 金融：风险评估、欺诈检测
• 医疗：疾病诊断、药物发现
• 自动驾驶：环境感知、决策控制

相关资源

• 深度学习
• 神经网络
• NLP
• 计算机视觉
• 强化学习

参考资料

• 《Pattern Recognition and Machine Learning》by Christopher Bishop
• 《The Elements of Statistical Learning》by Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman
• 《Machine Learning》by Tom Mitchell