机器学习教程

机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用数据和算法自动学习和改进其性能。

机器学习是让机器通过经验（数据）来做决策和预测。

机器学习已经广泛应用于许多领域，包括推荐系统、图像识别、语音识别、金融分析等。

举个例子，通过机器学习，汽车可以学习如何识别交通标志、行人和障碍物，以实现自动驾驶。

机器学习与传统编程的区别

在传统的编程方法中，程序员会编写一系列规则或指令，告诉计算机如何执行任务。而在机器学习中，程序员并不是直接编写所有规则，而是训练计算机从数据中自动学习和推断模式。具体的差异可以总结如下：

• 传统编程： 程序员定义明确的规则和逻辑，计算机根据这些规则执行任务。
• 机器学习： 计算机通过数据"学习"模式，生成模型并基于这些模式进行预测或决策。

举个简单的例子，假设我们要训练一个模型来识别猫和狗的图片。

在传统编程中，程序员需要手动定义哪些特征可以区分猫和狗（如耳朵形状、鼻子形状等），而在机器学习中，程序员只需要提供大量带标签的图片数据，计算机会自动学习如何区分猫和狗。

常见机器学习任务

• 回归问题：预测连续值，例如房价预测。
• 分类问题：将样本分为不同类别，例如垃圾邮件检测。
• 聚类问题：将数据自动分组，例如客户细分。
• 降维问题：将数据降到低维度，例如主成分分析（PCA）。

机器学习常见算法

监督学习：

• 线性回归（Linear Regression）
• 逻辑回归（Logistic Regression）
• 支持向量机（SVM）
• K-近邻算法（KNN）
• 决策树（Decision Tree）
• 随机森林（Random Forest）

无监督学习：

• K-均值聚类（K-Means Clustering）
• 主成分分析（PCA）

深度学习：

• 神经网络（Neural Networks）
• 卷积神经网络（CNN）
• 循环神经网络（RNN）