这些习题可以帮助加深对机器学习算法的理解，并提供实际问题的解决经验 .docx
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2024-03-01
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### 机器学习介绍：
**1. 什么是机器学习？**
- 机器学习是一种人工智能（AI）的分支，它致力于使计算机系统具备从
经验中学习和改进的能力，而无需明确编程。通过使用统计学和数学模型，机
器学习系统能够识别模式、做出决策并不断优化性能。
**2. 机器学习的主要类型：**
- **监督学习：** 从有标签的数据中学习模型，用于进行分类或回归任务。
- **无监督学习：** 从无标签的数据中学习模型，用于聚类、降维等任务。
- **强化学习：** 通过与环境的交互学习，使智能体能够做出最优决策。
### 机器学习算法：
**1. 监督学习算法：**
- **线性回归：** 适用于预测数值型输出。
- **逻辑回归：** 适用于二分类问题。
- **决策树：** 适用于分类和回归任务。
- **支持向量机（SVM）：** 适用于分类和回归任务。
- **k 近邻算法（KNN）：** 适用于分类和回归问题。
**2. 无监督学习算法：**
- **K 均值聚类：** 用于将数据划分为不同的簇。
- **主成分分析（PCA）：** 用于降维。
- **自组织映射（SOM）：** 用于聚类和降维。
- **层次聚类：** 用于构建层次性簇结构。
**3. 强化学习算法：**
- **Q 学习：** 用于离散状态空间的问题。
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