机器学习是一门研究计算机算法的学科，这些算法能够通过
数据学习并做出预测或决策，而无需明确编程。 一、机器
学习概述
1. 定义 机器学习是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个分支，它使计算机能
够从数据中学习，从而提高性能和做出预测。简而言之，机器学习是通过经验自动改进的算
法。
2. 发展历程 机器学习的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代，但直到最近几十年，随着
计算能力的提升和数据量的激增，机器学习才得到了迅速发展。以下几个阶段标志着机器学
习的发展：
1950
年代至
1960
年代：早期探索阶段，包括感知机、决策树等基本概念的出现。
1970
年代至
1980
年代：符号主义人工智能和基于知识的系统占据主导地位。
1990
年代：统计学习理论的发展，支持向量机（
SVM
）、随机森林等算法问世。
2000
年代至今：深度学习的崛起，大数据的驱动，机器学习在各个领域的广泛应用。
1. 应用领域 机器学习在众多领域都有广泛应用，包括但不限于：
自然语言处理（NLP）
计算机视觉
推荐系统
金融风控
医疗诊断
自动驾驶
智能家居 二、机器学习基本概念
1. 数据 在机器学习中，数据是基础。数据分为以下几种类型：
标记数据：包含特征和标签的数据，用于监督学习。
未标记数据：仅包含特征的数据，用于无监督学习。
弱标记数据：部分数据带有标签，部分数据不带标签，用于半监督学习。
1. 任务 机器学习任务主要包括以下几种：
分类：将数据分为不同的类别。
回归：预测连续值。
聚类：将数据分为若干个群体。
异常检测：识别数据中的异常值。
降维：减少数据特征的数量。
1. 算法 机器学习算法分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
