由于对于这方面方面知识的需求我第一次接触AI领域中的机器学习边学边写以记录我的学习历程。python初接触由于机器学习对于python的要求我在vscode上安装了python的插件读者可以选择自己喜欢的编译器在AI的帮助下完成安装。机器学习的定义赋予计算机在没有明确变成下的编程能力。机器学习的两种类型监督学习Supervised learning非监督学习Unsupervised learning强化学习Reinforcement learning监督学习Supervised learning从输入X到输出Y的映射给予学习算法正确示例即输入X的正确标签Y经过学习最后实现在没有输出标签的情况下做出较为准确的预测回归利用监督学习预测一个连续的数值所有可能数字例如房价 温度 点击率分类预测的标签是是离散值有限的可能输出类别集合例如肿瘤是否是良性 是否是垃圾文件 是猫还是狗非监督学习Unsupervised learning在非监督学习中我们得到的数据没有和任何输出标签Y关联不要求算法对每个输入给出输出标签而是要求算法找到数据中可能存在的模式或者结构。聚类算法让计算机自动将相似的数据点分到同一个组簇里把不相似的分到不同组里。异常检测是识别数据中不符合预期模式的异常点的过程。降维将大数据集压缩成小的多的数据集同时尽量减少信息的丢失