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【机器学习篇】从新手探寻到算法初窥：数据智慧的开启之门

💬欢迎交流：在学习过程中如果你有任何疑问或想法，欢迎在评论区留言，我们可以共同探讨学习的内容。给定训练数据 ( D = {(x_1, y_1), (x_2, y_2), dots, (x_n, y_n)} )，目标是找到一个函数 ( f )，使得对于新数据 ( x’ )，预测 ( y’ = f(x’) ) 尽可能准确。社交媒体内容过滤。

车队管理：在无人车车队中实现协同优化，提高交通效率。

数学定义：
机器学习可以被视为一种优化问题。我叫意疏，希望我们一起成长，共同进步。什么是机器学习？

二、机器人控制。

医学影像分析：自动检测病灶（如癌症筛查）并辅助医生诊断。时间序列预测

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五、常见的机器学习算法

以下是几种常用算法及其适用场景：

算法	任务类型	应用场景
线性回归	回归问题	房价预测、决策和优化能力。机器学习的基本类型 1. 监督学习（Supervised Learning） 2. 无监督学习（Unsupervised Learning） 3. 半监督学习（Semi-supervised Learning） 4. 强化学习（Reinforcement Learning） 三、淘宝）。 特征工程：提取重要特征（如词频统计、 三、评论和收藏，也欢迎您关注我的博客。社交软件（如人脸解锁）。收藏，并分享给更多的小伙伴！你们的鼓励是我不断进步的源泉！ 🚀推广给更多人：如果你认为这篇文章对你有帮助，欢迎分享给更多对机器学习感兴趣的朋友，让我们一起进步，共同提升！ 前言 随着人工智能的快速发展，机器学习作为其重要的基础分支，越来越受到关注。 情感分析：分析评论、 数学公式：最大化累计奖励 $$R=\sum _t{\gamma }^t{r}_t$$，其中 $$r_t$$为每步的即时奖励，$$\gamma$$为折扣因子。 图像生成：通过生成对抗网络（GAN）生成高质量的图像、加速、 代码示例（简单 Q-Learning）： importnumpy asnpQ =np.zeros((5,2))# 状态-动作值表forepisode inrange(100):state =np.random.randint(0,5)action =np.argmax(Q[state])reward =np.random.random()# 假设奖励Q[state,action]+=0.1*(reward -Q[state,action]) 应用场景：AlphaGo、 通俗解释： 人类通过经验总结规律并解决问题，机器学习的本质是用算法让计算机从数据中自动提取规律，从而完成类似任务。 2. 计算机视觉（CV） 计算机视觉利用机器学习从图像或视频数据中提取信息，广泛用于以下任务： 人脸识别：应用于安防、标准化、 文本分类：如垃圾邮件识别、 特点：减少对标注数据的依赖，适合标注成本高的场景。 个性化广告：根据用户兴趣投放精准广告，提升广告转化率。 我是意疏 下次见！ 数据预处理：填补缺失值、听说点赞会增加自己的运气，希望您每一天都能充满活力！ 愿您每一天都快乐，也欢迎您常来我的博客。 F1 分数： $$F1=2\cdot \frac{\text{Precision}\cdot \text{Recall}}{\text{Precision}+\text{Recall}}$$ 六、常见问题 1. 过拟合（Overfitting） 表现：模型在训练集上表现极好，但对测试集效果差。 6. 自动驾驶 自动驾驶是机器学习和人工智能的前沿应用之一： 环境感知：通过传感器和摄像头收集数据，识别道路、 代码示例（K-Means 聚类）： fromsklearn.cluster importKMeansX =[[1,2],[1,4],[1,0],[4,2],[4,4],[4,0]]kmeans =KMeans(n_clusters=2)kmeans.fit(X)print(kmeans.labels_)# 输出每个点的簇编号 应用场景：客户分群、 文章目录 【机器学习篇】从新手探寻到算法初窥：数据智慧的开启之门 前言 一、医学图像分割。 二、什么是机器学习？ 机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个分支，其核心目标是让计算机系统通过从数据中学习，而非依赖人工显式编程。以下是机器学习在不同领域的主要应用场景： 1. 自然语言处理（NLP） 自然语言处理旨在让计算机理解和生成人类语言，是机器学习的重要应用方向。 5. 医疗健康 医疗领域的机器学习应用正在改变疾病诊断、 如果我的博客能给您带来启发，如果您喜欢我的博客内容，请不吝点赞、 数学公式：给定数据 $$D=\{(x_i,y_i)\}$$寻找函数 $$(f)$$使得$$f(x_i)\approx y_i$$ 代码示例（线性回归）： fromsklearn.linear_model importLinearRegressionX =[[1],[2],[3]]# 输入特征y =[2,4,6]# 标签model =LinearRegression()model.fit(X,y)# 训练模型print(model.predict([[4]]))# 输出 [8] 应用场景：垃圾邮件分类（分类问题），房价预测（回归问题）。 3. 半监督学习（Semi-supervised Learning） 目标：结合少量标注数据和大量未标注数据，提升模型性能。收藏与推荐：如果你觉得这篇文章对你有所帮助，请不要忘记点赞、障碍物、可视化
支持向量机（SVM）	分类问题	图像识别、 股票价格预测：通过时间序列分析，预测金融市场趋势。降维等。 结语 机器学习是一个跨学科的领域，其核心是数据驱动的建模和优化。在实际应用中，需要根据任务选择合适的学习类型、 4. 强化学习（Reinforcement Learning） 目标：通过智能体与环境的交互，基于奖励反馈优化策略。 模型部署：将模型用于实际应用中。 智能投顾：根据用户的投资偏好，提供个性化理财建议。常见问题 1. 过拟合（Overfitting） 2. 欠拟合（Underfitting） 七、机器学习的实际应用 机器学习作为一项强大的技术工具，已经在多个领域广泛应用，其核心价值体现在数据驱动的预测、 医学影像分析：如肿瘤检测、数据库中获取数据。YouTube、 您的支持是我前行的动力。 模型训练：选择算法（如 SVM、 个性化医疗：根据患者的基因信息和病史制定精准治疗方案。 七、提升模型复杂度。 数学公式：寻找数据的分布 $$p(x)$$或最优聚类 $$C$$使得类内相似性最大，类间相似性最小。 药物研发：通过分析化合物数据，快速筛选潜在药物。 实时决策：处理实时数据，做出刹车、 4. 推荐系统 推荐系统通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化推荐内容： 商品推荐：如电商平台推荐相关商品（如亚马逊、 本文将从两个方面对机器学习进行全面介绍。模型评价指标 根据任务不同，模型评价指标各异： 1. 回归问题 均方误差（MSE）： $$MSE=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(y_i-{\hat{y}}_i{)}^2$$ 决定系数（R²）： $$R^2=1-\frac{\sum (y_i-{\hat{y}}_i{)}^2}{\sum (y_i-\bar{y}{)}^2}$$ 2. 分类问题 精度（Accuracy）：预测正确的样本比例。 四、 目标检测：识别图像中的物体位置和类别，如自动驾驶中的障碍物检测。增加数据量、 路径规划：基于地图和交通信息计算最优驾驶路径。降维（PCA）。 上一篇：Android排名第一 Redmi K70至尊版本月发布 下一篇：大数据技术原理及应用课实验6 :熟悉Hive的基本操作 咨询电话 报名电话 咨询学费 返回顶部 电话联系 预约报名 添加微信