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机器学习
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（AI）的一个分支，致力于研究如何让计算机系统通过从数据中学习来改进性能，而无需显式编程。它的核心思想是：通过算法自动发现数据中的规律或模式，并利用这些规律进行预测或决策。
关键概念
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学习而非编程
- 传统编程：人类编写明确的规则，计算机执行。
- 机器学习：计算机从数据中自动提取规则（模型），并不断优化。
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数据驱动
- 机器学习依赖大量数据（如文本、图像、传感器数据等）来训练模型。数据质量直接影响模型效果。
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模型与算法
- 模型：从数据中学习到的数学表示（如线性方程、神经网络）。
- 算法：训练模型的方法（如决策树、梯度下降）。
主要类型
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监督学习（Supervised Learning）
- 输入数据带有标签（正确答案），模型学习输入到输出的映射。
- 例子：垃圾邮件分类、房价预测。
- 常用算法：线性回归、支持向量机（SVM）、神经网络。
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无监督学习（Unsupervised Learning）
- 数据无标签，模型发现隐藏结构（如聚类或降维）。
- 例子：客户分群、异常检测。
- 常用算法：K-Means、主成分分析（PCA）。
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强化学习（Reinforcement Learning）
- 模型通过与环境交互（试错）学习，以最大化奖励。
- 例子：AlphaGo、自动驾驶。
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其他类型
- 半监督学习（部分数据有标签）、自监督学习（数据自动生成标签）等。
典型流程
- 数据收集：获取原始数据（如用户行为、传感器数据）。
- 数据预处理：清洗、归一化、特征工程。
- 模型训练：选择算法，用数据训练模型。
- 评估与优化：用测试数据验证模型性能（如准确率）。
- 部署：将模型应用到实际场景（如推荐系统）。
应用场景
- 计算机视觉：人脸识别、医学影像分析。
- 自然语言处理：机器翻译、ChatGPT。
- 推荐系统：电商商品推荐、短视频推送。
- 预测分析：股票趋势、天气预测。
为什么重要？
- 能处理复杂问题（如非结构化数据：图像、语音）。
- 适应动态环境（如实时调整广告策略）。
- 自动化决策，提升效率（如工业质检）。
挑战
- 数据需求大（需高质量标注数据）。
- 模型可解释性差（如深度学习“黑箱”问题）。
- 伦理与隐私问题（如算法偏见）。
简单来说，机器学习让计算机像人类一样从经验中学习，是当前AI爆发的核心技术之一。