1. 监督学习：这种学习方法从符号的练习数据中学习，以便对新数据进行猜测或分类。常见的监督学习算法包含线性回归、逻辑回归、支撑向量机、决议计划树和随机森林等。

2. 无监督学习：无监督学习从未符号的数据中学习，以发现数据中的结构和形式。常见的无监督学习算法包含聚类、主成分剖析（PCA）和相关规则学习等。

3. 半监督学习：这种学习方法结合了监督学习和无监督学习，运用少数符号数据和很多未符号数据来练习模型。

4. 强化学习：强化学习经过与环境交互来学习最佳行为战略。它一般用于游戏、机器人操控和自动驾驶等范畴。

5. 特征工程：特征工程是机器学习中的一个重要进程，它触及挑选、创建和转化数据特征，以进步模型的功能。

6. 模型评价：模型评价是评价模型功能的进程，一般运用混杂矩阵、准确率、召回率、F1分数等目标。

7. 过拟合和欠拟合：过拟合是指模型对练习数据学习得太好，但在新数据上体现欠安。欠拟合是指模型没有充沛学习数据，导致功能欠安。

8. 正则化：正则化是一种技能，用于防止模型过拟合，经过在丢失函数中增加一个赏罚项来完成。

9. 穿插验证：穿插验证是一种评价模型泛化才能的技能，经过将数据分红多个子集，并在不同的子集上练习和评价模型。

10. 集成学习：集成学习是一种结合多个模型以进步功能的技能，常见的集成学习算法包含随机森林和梯度提升机等。

11. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子范畴，它运用多层神经网络来学习数据中的杂乱形式。深度学习在图画辨认、自然语言处理和语音辨认等范畴取得了明显效果。

12. 搬迁学习：搬迁学习是一种技能，它答应将一个使命学到的常识搬迁到另一个使命上，一般用于处理小样本数据。

13. 强化学习：强化学习是一种机器学习方法，它经过与环境交互来学习最佳行为战略。强化学习在游戏、机器人操控和自动驾驶等范畴取得了明显效果。

14. 模型布置：模型布置是将练习好的模型运用到实践运用中的进程，包含模型转化、服务化和监控等进程。

15. 可解说性：可解说性是指模型能够供给关于其决议计划进程的解说，这关于树立用户信赖和满意监管要求至关重要。

这些是机器学习的一些基础常识，跟着你在这个范畴的深化，你可能会遇到更多高档概念和技能。

机器学习笔记：从入门到实践

一、机器学习概述

机器学习（Machine Learning，ML）是一门研讨怎么让核算机从数据中学习并做出决议计划或猜测的学科。它归于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个分支，旨在让核算机具有相似人类的智能。

机器学习的首要类型包含：

监督学习（Supervised Learning）：经过已符号的练习数据来练习模型。

无监督学习（Unsupervised Learning）：经过未符号的数据来发现数据中的形式。

半监督学习（Semi-supervised Learning）：结合符号和未符号的数据进行练习。

强化学习（Reinforcement Learning）：经过与环境交互来学习最优战略。

二、机器学习的根本流程

机器学习的根本流程一般包含以下进程：

数据搜集：从各种来历搜集数据，如数据库、传感器、网络等。

数据预处理：清洗、转化和归一化数据，以便模型能够更好地学习。

特征工程：提取和挑选对模型有协助的特征。

模型挑选：挑选适宜的机器学习算法。

模型练习：运用练习数据来练习模型。

模型评价：运用测试数据来评价模型的功能。

模型优化：依据评价成果调整模型参数，以进步功能。

三、常用机器学习算法

线性回归（Linear Regression）：用于猜测接连值。

逻辑回归（Logistic Regression）：用于猜测离散值，如二分类。

支撑向量机（Support Vector Machine，SVM）：用于分类和回归问题。

决议计划树（Decision Tree）：用于分类和回归问题。

随机森林（Random Forest）：经过集成多个决议计划树来进步猜测功能。

神经网络（Neural Network）：用于杂乱的形式辨认和猜测。

四、Python机器学习库

Scikit-learn：一个开源的机器学习库，供给了多种算法和东西。

Pandas：用于数据处理和剖析的库。

Numpy：用于数值核算的库。

TensorFlow：由Google开发的开源机器学习结构。

Keras：一个根据TensorFlow的高档神经网络API。

五、机器学习实战事例

房价猜测：运用线性回归或决议计划树算法猜测房价。

垃圾邮件分类：运用SVM或神经网络算法对邮件进行分类。

图画辨认：运用卷积神经网络（CNN）辨认图画中的目标。

引荐体系：运用协同过滤或根据内容的引荐算法引荐产品或电影。

六、机器学习道德与未来趋势

数据隐私：怎么维护用户数据不被乱用。

算法成见：怎么防止算法在决议计划进程中发生成见。

模型可解说性：怎么进步模型的可解说性，让用户了解模型的决议计划进程。

未来，机器学习将在更多范畴得到运用，如自动驾驶、医疗确诊、金融风控等。一起，跟着技能的不断发展，机器学习也将面对更多的挑战和机会。

机器学习是一门充溢挑战和机会的学科。经过学习机器学习，咱们能够开发出具有智能的核算机体系，为人类日子带来更多便当。期望这篇笔记能协助您更好地了解机器学习，敞开您的机器学习之旅。

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