机器学习(Machine Learning)是人工智能的核心研究领域之一,并取得了广泛的应用效果,是引领这一轮“人工智能热潮”的关键技术支撑。《机器学习初步》课程覆盖机器学习的入门基石内容,课程主讲人周志华教授是领域专家,所著《机器学习》(网友昵称为“西瓜书”)正是本课程的教材。课程团队成员也包罗詹德川教授、叶翰嘉博士、赵鹏博士,负责课程讨论与习题解答。
本课程覆盖机器学习的基本理论框架以及核心方法,对机器学习中最重要的基础知识点和算法思想进行讲述。
机器学习是人工智能领域中重要的一个分支,它通过构建和训练模型,使计算机能够从数据中学习并进行预测或决策。以下是机器学习初步知识点的一些核心内容:
监督学习(Supervised Learning):监督学习是指使用带有标签的训练数据来训练模型,其中标签表示了样本的真实答案或目标输出。常见的监督学习方法包罗线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
无监督学习(Unsupervised Learning):无监督学习是指从没有标签的数据集中挖掘出隐藏的结构或模式。常见的无监督学习方法包罗聚类、降维和关联规则等。
半监督学习(Semi-supervised Learning):半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的学习方式,仅使用少量的标签数据和大量的未标签数据来训练模型。
强化学习(Reinforcement Learning):强化学习是通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法。智能体通过尝试和错误的方式不竭优化策略,以最大化累积奖励。
特征工程(Feature Engineering):特征工程是指从原始数据中提取有用的特征,以供机器学习模型使用。它包罗特征选择、数据预处理、特征变换等步骤。
模型评估与选择:对模型进行评估和选择是机器学习中重要的一步。常用的评估指标包罗准确率、精确率、召回率、F1分数等。同时,也需要使用交叉验证和验证集来确保模型的泛化能力。
过拟合与欠拟合:在机器学习中,过拟合指的是模型在训练集上表示良好,但在未知数据上表示较差;而欠拟合则指模型无法很好地拟合训练数据。解决过拟合和欠拟合的方法包罗增加训练样本、正则化、调整模型复杂度等。
以上只是机器学习初步知识点的一些核心内容,机器学习是一个广泛而深入的领域,还有很多其他的概念和技术值得深入学习和探索。
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