机器学习导论
在当今这个数据驱动的时代，机器学习已经成为一个炙手可热的话题。无论是在科技新闻、学术研究还是工业应用中，我们都能看到机器学习的身影。本文将带你全面了解机器学习的基础知识，包括其定义、发展历程、核心技术、基本流程、应用场景、基本名词、算法分类以及模型评估与选择。
一.机器学习概述
1.定义与范畴
机器学习作为人工智能的一个重要分支，其核心目标是使计算机能够通过数据学习，模拟人类的学习行为，从而获取新知识和技能。而深度学习，作为机器学习的子集，通过构建多层神经网络来模仿人脑的处理方式，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。
2.发展历程
人工智能的概念自20世纪50年代提出以来，经历了多次起伏。机器学习在80年代开始受到重视，并随着数据量的增长和计算能力的提升，在2012年后迎来了深度学习的爆发期。
3.核心技术
机器学习的核心技术包括分类、聚类、异常检测和回归等，这些技术使得机器能够从数据中学习规律，并进行预测和决策。
4.基本流程
机器学习的基本流程涵盖了数据预处理、模型学习、模型评估和新样本预测等步骤。这一流程确保了从原始数据到模型预测的整个链条的科学性和有效性。