机器学习技术 探索监督、无监督和强化学习等机器学习技术，在解决数据和道德挑战的同时解决现实问题。
卡尔帕纳·卡迪尔维尔卡尔帕纳·卡迪尔维尔
2024 年 12 月 26 日
2025 年 3 月 3 日
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机器学习技术
机器学习技术
当我刚开始探索机器学习时，我被更多的技术和概念所困扰。感觉就像在没有地图的情况下跳入大海。但随着我进一步研究，我意识到每种技术都有独特的用途，以不同的方式应对特定的挑战。今天，我想以一种简化复杂性的方式分享我对机器学习技术的理解，并展示如何应用它们来解决现实世界的问题。
在学习这些技术之前，让我们先从基础知识开始。机器学习是人 中英数据 工智能(AI) 的一个分支，计算机通过从数据中学习来做出预测或决策，而无需明确编程。机器学习的核心是寻找数据中的模式并利用这些模式做出明智的决策。
机器学习主要有三种类型：
监督学习
无监督学习
强化学习
每个类别都包含各种解决不同类型问题的技术。让我们详细探讨一下。
监督学习：使用标记数据教学机器
监督学习是我对机器学习的第一次接触，也是最广泛使用的方法之一。在这里，模型从标记数据（输入与正确的输出配对的数据）中学习。例如，如果我们正在训练一个模型来预测房价，输入可能包括平方英尺和位置等特征，而输出将是房屋的实际价格。