机器学习概述
机器学习是人工智能的一个重要分支，它专注于让计算机系统通过经验自动改进。通过数据和算法，计算机可以发现模式并做出智能决策，而无需明确编程。
核心要素
- 数据收集与预处理
- 特征工程与选择
- 模型训练与优化
- 评估与部署
学习方式分类
监督学习
通过标记数据学习，预测新数据的标签或值。常用于分类和回归问题。
图像分类
垃圾邮件检测
房价预测
无监督学习
从未标记数据中发现隐藏的模式和结构。用于聚类和降维。
客户分群
异常检测
特征提取
强化学习
通过与环境交互学习最优策略。适用于决策和控制问题。
游戏AI
机器人控制
推荐系统
常用算法
线性回归
预测连续值的基础算法
y = wx + b决策树
基于规则的分类与回归
支持向量机
寻找最优分类超平面
K-means聚类
数据分组与模式发现
机器学习流程
1
数据收集
获取和整理训练数据
2
数据预处理
清洗和转换数据
3
特征工程
提取和选择特征
4
模型训练
选择和优化算法
5
模型评估
验证模型性能
6
模型部署
应用到实际场景
开发工具与框架
Python科学计算库
- NumPy - 数值计算
- Pandas - 数据处理
- Matplotlib - 数据可视化
机器学习框架
- Scikit-learn - 传统机器学习
- TensorFlow - 深度学习
- PyTorch - 深度学习研究
开发环境
- Jupyter Notebook - 交互式开发
- VS Code - 代码编辑器
- Google Colab - 云端训练
部署工具
- Flask - Web服务
- Docker - 容器化部署
- MLflow - 模型管理