机器学习简单介绍

机器学习简介

定义

机器学习是人工智能(AI)和计算机科学的一个分支,专注于使用数据和算法来模仿人类的学习方式,逐步提高其准确性。

简单来说,是一种运用数学公式来对问题进行最优化求解的方法

分类

一般来说将:机器学习分为两种

  • 监督学习

  • 无监督学习

简单介绍


1. 监督学习

  • 定义:监督学习通常指的是由X映射到Y之间的关系

机器学习简单介绍_第1张图片

只需要输入X,及可以得到Y,应用实例如下:

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训练一组集合,并且给它们提出正确的例子,通过学习,它们之间就可以建立起一组关系(为一个函数关系)

1.1 回归(Regression)

回归是监督学习中的一种,指 从无限多可能的数中预测出一个数

例如:通过已知的房价来拟合曲线 可以750英尺的价格

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1.2 分类算法(classification)

回归是监督学习中的一种,限定了可能的结果, 将已知的结果通过一个拟合的函数边界线进行分割

例如:通过年龄和肿瘤大小,辨别肿瘤恶性(malignant)/无害(benign)

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2 无监督学习

  • 定义:监督只有输入X,通过没有正确结果的数据集,发掘有用信息

下图为聚类算法示例

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例如:

通过聚类将相似的新闻聚集

机器学习简单介绍_第6张图片

  • 无监督学习分类
    • 聚类(Clustering)
    • 异常检测(Anomaly detection)
    • 维度减少(dimensionality reduction)

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