Introduction to Machine Learning（机器学习简介）

资 源 简 介

Introduction to Machine Learning（机器学习简介）

详 情 说 明

机器学习作为人工智能的核心分支，正在改变我们解决问题的传统方式。不同于常规编程中明确编写规则，机器学习算法能够从数据中自动学习规律并做出预测或决策。

现代机器学习主要分为三大范式：监督学习通过标注数据训练模型，如分类和回归；无监督学习发现数据内在结构，如聚类和降维；强化学习则通过试错机制优化决策策略。典型应用场景包括图像识别、推荐系统、金融风控等。

实现机器学习系统需要关注四个关键环节：数据收集与清洗保证数据质量，特征工程提取有效信息，模型训练调参优化性能，以及部署后的持续监控更新。其中过拟合与欠拟合是常见挑战，需要通过交叉验证等技术进行平衡。

值得注意的是，当前机器学习正呈现两大趋势：深度学习在复杂模式识别中表现突出，而自动化机器学习(AutoML)则降低了技术门槛。理解这些基础概念，是掌握更高级机器学习技术的重要起点。