一、机器学习的基本概念
1. 什么是机器学习？
- 定义：让计算机通过数据自动学习规律（模式），从而完成预测或决策的任务。
- 核心思想：从数据中“学习”而不是被明确编程。
- 例子：通过历史房价数据预测新房价，根据邮件内容判断是否是垃圾邮件。
2. 机器学习的类型
- 监督学习（有标签数据）：
- 任务：预测或分类。
- 例子：输入图片→输出“猫”或“狗”。
- 常用算法：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）。
- 无监督学习（无标签数据）：
- 任务：发现数据中的隐藏模式。
- 例子：将客户分成不同群体（聚类）。
- 常用算法：K-Means聚类、主成分分析（PCA）。
- 强化学习：
- 任务：通过试错学习策略（如玩游戏）。
- 例子：AlphaGo通过不断对弈优化策略。
二、机器学习常用算法
1. 监督学习
- 线性回归：
- 用途：预测连续值（如房价、温度）。
- 原理：拟合一条直线（或超平面）表示输入和输出之间的关系。
- 公式：
y = w*x + b（w是权重，b是偏置）。
- 逻辑回归：
- 用途：二分类问题（如判断是否患病）。
- 原理：用Sigmoid函数将线性结果映射到[0,1]，表示概率。
- 决策树：
- 用途：分类和回归。
- 原理：通过一系列“问题”（如“年龄>30？”）划分数据。
- 随机森林：
- 用途：提高决策树的准确性和稳定性。
- 原理：训练多个决策树，投票决定结果。
- 支持向量机（SVM）：
- 用途：分类任务（尤其适合小样本数据）。
- 原理：找到一个“最优超平面”最大化不同类别的间隔。
2. 无监督学习
- K-Means聚类：
- 用途：将数据分为K个群体（如用户分群）。
- 步骤：随机选中心点→分配数据点→重新计算中心→迭代。
- 主成分分析（PCA）：
- 用途：降维，简化数据。
- 原理：找到数据中方差最大的方向，投影到低维空间。
三、深度学习的基本概念
1. 什么是深度学习？
- 定义：机器学习的子领域，使用多层神经网络模拟人脑学习。
- 核心结构：神经网络（由“神经元”和“层”组成）。
- 输入层：接收数据（如图像像素）。
- 隐藏层：提取特征（如边缘→形状→物体）。
- 输出层：生成结果（如分类标签）。
2. 深度学习的关键技术
- 激活函数：
- 作用：为神经元引入非线性（如ReLU、Sigmoid）。
- 例子：ReLU函数：
f(x) = max(0, x)。
- 反向传播：
- 作用：根据预测误差调整神经网络参数。
- 过程：从输出层反向计算梯度，逐层更新权重。
- 梯度下降：
- 作用：优化模型参数，最小化损失函数。
- 比喻：像下山一样，沿着最陡的方向逐步找到最低点。
四、深度学习常用模型
1. 卷积神经网络（CNN）
- 用途：图像识别、计算机视觉。
- 核心思想：
- 卷积层：提取局部特征（如边缘、纹理）。
- 池化层：降低数据维度（如最大池化保留主要特征）。
- 经典模型：ResNet、VGG、AlexNet。
2. 循环神经网络（RNN）
- 用途：处理序列数据（如文本、语音、时间序列）。
- 核心思想：神经元之间有循环连接，能记住之前的信息。
- 问题：长序列训练时梯度易消失/爆炸。
- 改进模型：LSTM（长短期记忆网络）、GRU。
3. Transformer
- 用途：自然语言处理（如翻译、文本生成）。
- 核心思想：自注意力机制（Self-Attention），捕捉全局依赖。
- 代表模型：BERT、GPT、T5。
五、学习路径建议
- 基础数学：线性代数（矩阵运算）、微积分（梯度）、概率统计。
- 编程工具：Python + 库（NumPy、Pandas、Scikit-learn）。
- 经典算法：先掌握逻辑回归、决策树，再学深度学习。
- 框架实战：TensorFlow/PyTorch（推荐PyTorch，更灵活）。
- 项目实践：从Kaggle竞赛或简单项目（如MNIST手写数字识别）入手。