机器学习是一种利用数据和算法使计算机系统能够自我学习和改进的技术。以下
是一些机器学习的基础知识：
1. 机器学习的定义
机器学习是人工智能的一个分支，通过分析数据来发现模式，从而使计算机能够
做出预测或决策，而无需明确的编程。
2. 机器学习的类型
� 监督学习：使用带标签的数据集进行训练，模型学习输入与输出之间的映射关系。
常见算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
� 无监督学习：使用没有标签的数据集进行训练，模型尝试识别数据的内在结构。常
见算法包括聚类（如 K 均值）和降维（如主成分分析 PCA）。
� 半监督学习：结合了少量标记数据和大量未标记数据进行训练，常用于数据标记困
难的场景。
� 强化学习：通过与环境交互，利用奖励和惩罚机制来训练模型，以学习最优策略。
3. 常用算法
� 线性回归：用于预测数值型输出，假设输入特征与输出之间存在线性关系。
� 逻辑回归：用于分类问题，通过将线性回归的输出通过 Sigmoid 函数转换为概率值。
� 决策树：通过分割特征空间来进行分类或回归，易于理解和可视化。
� 神经网络：模仿人脑神经元的工作原理，适用于复杂的模式识别任务，如图像识别
和自然语言处理。
4. 数据预处理
在进行机器学习之前，通常需要对数据进行清洗和预处理，包括：
� 数据清理：处理缺失值、异常值等问题。
� 特征选择：选择对预测有显著影响的特征。
� 数据归一化：将不同量纲的特征标准化，以提高模型的效果。
5. 评估指标
常用的评估指标包括：
� 准确率：正确预测的样本数与总样本数的比率。
� 精确率和召回率：在分类问题中，精确率衡量预测为正的样本中有多少是真正的正
样本，召回率衡量实际正样本中被正确预测的比例。
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