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雷达卡
机器学习是人工智能（AI）的一个分支，致力于通过数据和经验自动提升算法效能。其主要目标是使计算机系统能够不需明确编程就能从数据中学习模式，并应用于预测或决策。
机器学习的主要类型
监督学习
使用带有标签的数据来训练模型，模型学习输入与输出间的映射关系。常见的任务包括分类（例如图像识别）和回归（例如房价预测）。
无监督学习
处理没有标签的数据，旨在发现潜在的模式或结构。典型的方法包括聚类（例如客户细分）和降维（例如数据压缩）。
强化学习
通过与环境互动来学习最佳策略，以最大化奖励信号。应用实例包括游戏AI（例如AlphaGo）和自动驾驶技术。
半监督学习与迁移学习
结合少量标记数据和大量未标记数据，或利用预先训练的模型解决新的任务，特别适合数据稀少的情况。
关键技术与算法
经典算法
包括线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、随机森林。
深度学习方法
包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN），擅长处理图像、声音等复杂数据。
评估指标
包括准确率、精确率、召回率、F1分数（分类任务）；均方误差（回归任务）。
应用领域
自然语言处理（NLP）
包括机器翻译、情感分析。
计算机视觉
包括人脸识别、医学影像分析。
推荐系统
包括电商平台的个性化推荐。
金融风控
包括信用评分、欺诈检测。
数学基础示例
以线性回归为例，模型尝试最小化损失函数：
[ J(\theta) = \frac{1}{2m} \sum_{i=1}^m (h_\theta(x^{(i)}) - y {(i)}) 2 ]
其中 ( h_\theta(x) = \theta^T x ) 为假设函数，( \theta ) 为参数向量。
发展趋势
自动化机器学习（AutoML）
降低模型开发的门槛。
可解释性研究
提高模型的透明度，例如SHAP值分析。
边缘计算
在终端设备上部署轻量级模型。
机器学习正在不断促进各个行业的智能化变革，但其成功依赖于高质量的数据、合理的算法选择以及领域知识的融合。
京公网安备 11010802022788号
