机器学习：揭秘人工智能技术的基础 (机器学习实战 pdf)

机器学习是一门多学科交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

机器学习中的分类和回归的区别

分类和回归在机器学习中分别属于监督学习中的两种不同类型。

• 分类 是一种预测模型，用于将输入数据划分到预定义的类别中。其通过学习样本数据的特征和标签之间的 无监督学习 中最常见的算法包括聚类算法、关联规则挖掘、主成分分析（PCA）和自编码器等。 强化学习 常用于解决需要连续决策和长期规划的问题，如机器人控制和游戏AI。

  机器学习的应用

  

  机器学习在各行各业有着广泛的应用，包括：

  • 自然语言处理
  • 计算机视觉
  • 医疗保健
  • 金融科技
  • 制造业
  • 零售业

  随着机器学习技术的不断发展，其应用范围还在不断拓展。机器学习已经成为人工智能的核心技术，并在各个领域发挥着越来越重要的作用。