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什么是机器学习？

机器学习是一种人工智能技术，它利用大数据训练算法模型，使机器能够进行预测或决策。简单来说，机器学习就是让机器通过数据进行学习。

机器学习与传统算法

传统算法依赖于固定的逻辑和规则，适用于具有明确结果的问题。而机器学习则基于数据驱动，尤其擅长处理未知数据。例如，判断一个人是否漂亮涉及多个因素，如眼睛大小、鼻梁高度等。如果用传统算法进行预测，由于需要穷尽所有可能性，这几乎是不可能完成的任务。然而，机器学习可以通过大量人脸图片，人为地告诉机器哪些是漂亮的，漂亮程度是多少，从而自动提取人脸特征，并在新的人脸图片出现时，给出相应的漂亮程度评分。

机器学习分类

机器学习主要可以分为以下几类：

• 有监督学习：在已知数据输出的情况下对模型进行训练，根据输出进行调整和优化。例如，做作业时，老师指出错误并提供正确答案，学生通过这样的反馈进行学习。

• 无监督学习：在没有正确答案的情况下，让机器自行发现数据中的模式、结构和关联关系。例如，分析求职者的简历信息，找出年龄和学历对薪资的影响。

• 半监督学习：结合无监督学习和有监督学习的方法。例如，机器先根据黄色和长条形状将香蕉分类，然后我们给这个类别贴上标签。

• 批量学习：将学习过程和应用过程分开，用全部训练数据来训练模型，然后在应用场景中进行预测。如果预测效果不佳，则重新回到学习过程，反复迭代。

• 增量学习：将学习过程和应用过程统一起来，在应用的同时，以增量方式不断学习新的内容。例如，张无忌在与不同门派高手对战的过程中，不断学习对方的绝学，从而不断提升自己的实力。

机器学习的一般过程

1. 数据采集：通过各种方式收集数据，如手工采集、网站收集、爬虫爬取等。
2. 数据清洗：去除错误或无效的数据。例如，统计初中生的人均身高时，若收集到的数据为负数，则需要剔除这些异常值。
3. 选择模型：根据需求选择合适的算法。
4. 训练模型：用历史数据对模型进行训练。
5. 模型评估：在虚拟环境中测试模型的性能。
6. 测试模型：在实际场景中进行小规模测试。
7. 应用模型：在大规模应用场景中使用模型。
8. 模型维护：定期检查和调整模型参数，以应对新的情况。

数据预处理常用方式

• 均值移除：使样本矩阵中每一列的平均值为 0，标准差为 1。
• 范围缩放：通常将数据缩放到 0 到 1 之间。
• 归一化：将每个样本的特征值除以该样本各个特征值绝对值之和，使得每个样本的特征值总和为 1。
• 二值化：根据给定的阈值，将数据转换为 0 或 1。
• 独热编码：将分类变量转换为二进制向量，每个可能的取值对应一个唯一的二进制向量。

希望这些改写后的信息对你有所帮助！