机器学习算法的概述、原理与应用.pdf

简介：
本PDF文档全面介绍了机器学习的基本概念、核心算法及其工作原理，并探讨了其在各个领域的实际应用情况。适合初学者和专业人士参考阅读。 机器学习是人工智能领域的重要分支之一，专注于研究如何通过计算手段使计算机系统能够模仿、实现甚至超越人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，并不断提升自身性能。这一目标的达成主要依赖于机器学习算法，这些算法可以通过训练数据自动调整模型参数，以优化其在未见过的数据上的表现。 根据应用场景的不同，机器学习算法可以大致分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几大类。其中，监督学习是利用已知输入与输出对应关系的标记数据来训练模型，使其能够准确预测新的输入数据；无监督学习则是在没有标签的情况下发现隐藏在大量未标注数据中的内在结构或模式；而半监督学习则是结合少量标记数据和大量未标记数据进行的学习过程。最后，强化学习通过智能体与环境之间的互动不断优化其行为策略。