人工智能简介 - 机器学习

引言

机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它通过让计算机从数据中学习和提取模式，使其具备自主学习和决策的能力。在本篇文章中，我们将介绍机器学习的基本概念、关键算法和应用场景。

1. 机器学习基础

机器学习是一种让计算机根据数据自动学习和改进的方法。以下是机器学习的基本要素：

数据集：机器学习的基础是数据集，它包含了训练样本和标签。训练样本是输入数据，标签是对应的输出或类别。
特征工程：特征工程是对数据进行预处理和转换，以提取有用的特征。常见的特征工程包括数据清洗、特征选择和特征构建。
模型训练：通过使用机器学习算法，从训练数据中学习模型的参数和规律。训练过程涉及选择合适的算法、设置参数，并通过优化算法来最小化模型的误差。
模型评估：使用测试数据集评估模型的性能和准确度。常见的评估指标包括准确率、召回率、精确度等。

2. 机器学习算法

机器学习涉及许多算法和方法，以下是一些常用的机器学习算法：

监督学习：监督学习通过训练数据集的输入和输出来学习模型，然后使用学习到的模型对新的输入数据进行预测。常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
无监督学习：无监督学习使用无标签的数据进行学习和模式发现。常见的无监督学习算

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