机器学习基础
什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习和改进，而无需明确编程。通过算法和统计模型，机器可以从经验中学习，并随着数据的增加而不断改进。
主要类型
- 监督学习：通过标记数据学习输入到输出的映射关系
- 无监督学习：从未标记数据中发现隐藏的模式和结构
- 强化学习：通过与环境交互学习最优策略
应用场景
- 图像识别：人脸识别、物体检测
- 自然语言处理：机器翻译、情感分析
- 推荐系统：个性化推荐、内容分发
- 预测分析：股票预测、天气预测
机器学习工作流程
1. 数据收集与预处理
收集数据、清洗数据、特征工程、数据标准化
- 数据清洗：处理缺失值、异常值
- 特征工程：特征选择、特征转换
- 数据标准化：归一化、标准化
2. 模型选择与训练
选择合适的算法、训练模型、参数调优
- 算法选择：根据问题类型选择合适的算法
- 模型训练：使用训练数据训练模型
- 参数调优：使用交叉验证优化模型参数
3. 模型评估与优化
评估模型性能、优化模型、部署应用
- 性能评估：准确率、精确率、召回率等指标
- 模型优化：过拟合处理、欠拟合处理
- 模型部署：模型保存、API接口开发
机器学习工具与框架
NumPy
科学计算基础库，提供多维数组和矩阵运算
Pandas
数据分析库，提供数据结构和数据分析工具
Scikit-learn
机器学习算法库，提供各种机器学习算法实现