人工智能导论第5版第八章PPT
引言在人工智能领域中，机器学习是近年来发展最快的分支之一。从数据中自动识别模式，并通过这些模式对未知数据进行预测是机器学习的核心任务。这使得机器学习成为解...
引言在人工智能领域中，机器学习是近年来发展最快的分支之一。从数据中自动识别模式，并通过这些模式对未知数据进行预测是机器学习的核心任务。这使得机器学习成为解决许多实际问题的重要工具，例如，股票市场预测、疾病诊断、语音识别等。机器学习概述定义机器学习是一门科学，它利用算法使计算机系统能够从数据中“学习”并进行自我改进。在机器学习中，算法会自动识别出隐藏在数据中的模式，并通过这些模式对未知数据进行预测。机器学习与人工智能的关系机器学习是人工智能的一个重要分支，它利用数据中的模式进行预测和决策，这正是人工智能所追求的目标。机器学习技术已广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、智能推荐系统等领域。机器学习的类型监督学习监督学习是机器学习中最常用的方法之一。在这种方法中，算法通过已知输入和输出的数据对来进行训练，以便在给定新的输入时能够预测输出无监督学习无监督学习是另一种常见的机器学习方法。在这种方法中，算法不需要知道输入数据的正确答案，而是试图从数据中发现隐藏的模式强化学习强化学习是另一种类型的机器学习方法。在这种方法中，算法通过尝试不同的行动来学习如何在给定的情况下获得最大的奖励线性回归线性回归是一种常见的监督学习方法，用于预测连续的数值输出。线性回归的目标是找到一个最佳的拟合线，以最小化预测值与实际值之间的差距。支持向量机支持向量机（SVM）是一种监督学习方法，用于分类问题。SVM试图找到一个超平面，以最大化两个类别之间的边界（即“间隔”）。SVM经常用于解决二分类问题，但也可以用于多分类问题。决策树和随机森林决策树是一种监督学习方法，用于分类和回归问题。决策树是一种易于解释的模型，它根据一系列的问题来做出决策。随机森林是决策树的集成，通过建立多个决策树并汇总它们的预测结果来提高预测精度。K-近邻算法K-近邻算法是一种监督学习方法，它根据输入数据周围的K个最近邻居的类别来预测输入数据的类别。K-近邻算法对异常值和噪声具有较强的鲁棒性。神经网络神经网络是一种监督学习方法，它模拟了人脑神经元之间的连接方式。神经网络由多个层组成，每个层由多个神经元组成。每个神经元接收输入信号并产生输出信号，这些输出信号被传递到下一层的神经元。神经网络的最后一层通常包含一个或多个神经元，它们的输出被解释为最终的预测结果。
