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机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它致力于研究如何通过计算的手段,让计算机系统能够模拟、实现甚至超越人类的学习行为,从而获取新的知识或技能,并不断完善自身的性能。机器学习算法是实现这一目标的核心工具,它们通过训练数据自动地调整模型参数,以优化模型在未见数据上的性能。 机器学习算法大致可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等几大类。监督学习是通过已有的标记数据(即已知输入和输出对应关系的数据)来训练模型,使得模型能够对新的输入数据做出准确的预测。非监督学习则是利用无标记的数据发现数据中的内在结构和规律。半监督学习则是介于监督学习和非监督学习之间,利用少量的标记数据和大量的无标记数据进行学习。强化学习则是通过智能体与环境的交互来优化智能体的行为策略。
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机器学习算法概述、原理及应用
一、机器学习算法概述
机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它致力于研究如何通
过计算的手段,让计算机系统能够模拟、实现甚至超越人类的学
习行为,从而获取新的知识或技能,并不断完善自身的性能。机
器学习算法是实现这一目标的核心工具,它们通过训练数据自动
地调整模型参数,以优化模型在未见数据上的性能。
机器学习算法大致可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习
和强化学习等几大类。监督学习是通过已有的标记数据(即已知
输入和输出对应关系的数据)来训练模型,使得模型能够对新的
输入数据做出准确的预测。非监督学习则是利用无标记的数据发
现数据中的内在结构和规律。半监督学习则是介于监督学习和非
监督学习之间,利用少量的标记数据和大量的无标记数据进行学
习。强化学习则是通过智能体与环境的交互来优化智能体的行为
策略。
二、机器学习算法原理
机器学习算法的原理通常涉及以下几个关键步骤:
1.
数据预处理:对原始数据进行清洗、转换、缩放等操作,以便于
机器学习算法的后续处理。
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凛鼕将至
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