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机器学习是人工智能的一个分支,通过让计算机系统从数据中自动学习并改进性能以做出预测或决策,它分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等多种类型,并面临数据质量、过拟合与欠拟合、梯度消失和梯度爆炸等挑战。
机器学习流程涵盖数据收集、处理、特征工程(含特征提取、选择与创造)及模型训练与评估。特征工程尤为关键,它旨在从数据中挖掘出对模型有用的特征,而特征选择则是从中精选出对预测或决策贡献最大的特征,旨在优化模型性能并减少训练开销。
机器学习(Machine Learning)是什么?机器学习是人工智能的一个分支,它专注于让计算机系统能够自动地从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。
机器学习算法通过分析输入数据来识别模式,并使用这些模式来做出预测或决策。这些算法通过迭代地调整其内部参数来优化其性能,直到达到某个预定的标准或目标。
使用机器学习进行分类(例如垃圾邮件过滤),能够克服传统方法依赖手动规则、难以应对复杂语言和语义问题的局限性,通过自动学习数据特征、识别潜在模式并适应变化策略,提高过滤准确性和效率,同时辅助人类理解数据本质,制定更有效策略。
机器学习有哪些类型?机器学习主要可以分为监督学习(用标记数据集训练,预测输出)、无监督学习(发现数据隐藏结构)、半监督学习(结合标记和未标记数据)和强化学习(与环境交互,最大化累积奖励)四种类型。
机器学习算法有哪些?机器学习算法是一系列用于从数据中自动学习并作出预测或决策的算法,包括监督学习(如线性回归、逻辑回归)、无监督学习(如K均值聚类、PCA)、以及其他方法(如神经网络、强化学习),每种算法适用于不同的应用场景和数据特点。
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