机器学习算法概述、原理及应用.pdf

机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它致力于研究如何通过计算的手段，让计算机系统能够模拟、实现甚至超越人类的学习行为，从而获取新的知识或技能，并不断完善自身的性能。机器学习算法是实现这一目标的核心工具，它们通过训练数据自动地调整模型参数，以优化模型在未见数据上的性能。 机器学习算法大致可以分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等几大类。监督学习是通过已有的标记数据（即已知输入和输出对应关系的数据）来训练模型，使得模型能够对新的输入数据做出准确的预测。非监督学习则是利用无标记的数据发现数据中的内在结构和规律。半监督学习则是介于监督学习和非监督学习之间，利用少量的标记数据和大量的无标记数据进行学习。强化学习则是通过智能体与环境的交互来优化智能体的行为策略。