AI百科知识-机器学习（Machine Learning）

什么是机器学习

机器学习是一种数据分析技术，它是人工智能和计算机科学的一个分支，旨在使用数据和算法模仿人类的学习方式，不断提高其准确性。机器学习通过直接从数据中“学习”信息的计算方法，而不依赖于预先确定的方程式作为模型。

机器学习技术可以按照其学习方式分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习算法使用已知的输入和输出数据创建模型以进行未来预测；

无监督学习算法检测输入数据中的隐藏模式以进行预测；

强化学习则是一种通过反复试验在交互式环境中学习的机器学习，能够使用来自其自身行为和经验的反馈。

现今人工智能领域有多种流行的机器学习算法，其中包括：

神经网络（Neural networks）：神经网络通过大量链接的处理节点模拟人类大脑的工作方式。它们擅长识别模式，在自然语言翻译、图像识别、语音识别和图像创建等应用中发挥着重要作用。
线性回归（Linear regression）：该算法用于预测数值，基于不同值之间的线性关系。例如，该技术可以用于根据该地区的历史数据预测房价。
逻辑回归（Logistic regression）：这种监督学习算法对分类反应变量进行预测，例如对问题的“是/否”回答。它可以用于垃圾邮件分类和生产线上的质量控制等应用程序。
聚类（Clustering）：使用无监督学习，聚类算法可以识别数据中的模式，以便对其进行分组。计算机可以通过识别人类忽视的数据项之间的差异来帮助数据科学家。
决策树（Decision trees）：决策树既可以用于预测数值（回归），也可以用于将数据分类。决策树使用可以用树图表示的链接决策的分支序列。决策树的优点之一是易于验证和审计，与神经网络的黑盒不同。
随机森林（Random forests）：在随机森林中，机器学习算法通过组合多个决策树的结果来预测一个值或类别。

机器学习已经在许多不同的领域中得到了应用，下面是一些常见的应用场景：