机器学习（Machine Learning, ML）简介
一句话定义：
机器学习是让计算机从数据中自动学习规律，从而对新数据进行预测或决策，而无需人为显式编程。
1. 核心思想
| 传统编程 | 机器学习 |
|---|---|
| 输入 + 规则 → 输出 | 输入 + 输出（数据） → 自动学习规则 |
- 程序员不写“如果…就…”规则
- 提供大量示例（数据），让算法自己发现模式
2. 三大类机器学习（按学习方式）
| 类型 | 描述 | 典型任务 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 监督学习 （Supervised） | 有输入 + 正确答案（标签） | 分类、回归 | 垃圾邮件检测、房价预测 |
| 无监督学习 （Unsupervised） | 只有输入，无标签 | 聚类、降维 | 客户分群、主题建模 |
| 强化学习 （Reinforcement） | 通过试错 + 奖励学习 | 决策、控制 | AlphaGo、下棋机器人 |
3. 典型流程（6步）
graph LR
A[1. 定义问题] --> B[2. 收集数据]
B --> C[3. 数据清洗/预处理]
C --> D[4. 选择模型]
D --> E[5. 训练 + 评估]
E --> F[6. 部署 + 监控]4. 常见算法一览（入门级）
| 任务 | 算法 | 用途 |
|---|---|---|
| 分类 | 逻辑回归、决策树、SVM、神经网络 | 判断“是/否”、多类别 |
| 回归 | 线性回归、随机森林 | 预测连续值（如价格） |
| 聚类 | K-Means、DBSCAN | 分组未知数据 |
| 降维 | PCA | 数据可视化、压缩 |
| 深度学习 | CNN、RNN、Transformer | 图像、语音、NLP |
5. 真实应用举例
| 场景 | 使用技术 |
|---|---|
| 推荐系统（抖音、淘宝） | 协同过滤、深度学习 |
| 自动驾驶 | 计算机视觉 + 强化学习 |
| 医疗诊断 | 图像识别（X光）+ 分类模型 |
| 聊天机器人 | NLP + 大语言模型（如 GPT） |
6. 优缺点
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 处理复杂、规则难总结的问题 | 需要大量数据 |
| 可随新数据持续改进 | 模型可能是“黑箱” |
| 自动化决策 | 训练耗时、算力成本高 |
7. 学习路径建议（入门 → 进阶）
- 基础：Python + NumPy + Pandas
- 算法：Scikit-learn（动手实践）
- 数学：线性代数、概率统计、微积分
- 深度学习：PyTorch / TensorFlow
- 项目：Kaggle 比赛、个人数据集建模
一句话总结
机器学习 = 数据 + 算法 + 计算力 → 智能决策
想深入？推荐资源：
- 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（Goodfellow）
- 课程：Coursera – Andrew Ng《Machine Learning》
- 实践：Kaggle、Google Colab
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