导学

1.人工智能三大概念

机器学习：先训练，再预测

所以人工智能：数据+算法+算力

对于找西瓜，这件事“
1.AI->给你一张图片，判断是否是西瓜
2.ML—>基于大量的西瓜的图片、音频、视频、文本等，总结出规律->如何挑选一个好西瓜。纹路，回弹声音，瓜瓜蒂，颜色
3.DL->基于西瓜的价格、产地、口感，搭建自己的知识库，

一元线性回归，公式：y=kx+b

k:斜率->Weight,权重

b:截距->bias,偏置

2.机器学习的应用领域和发展史

人工智能之父：约翰 麦卡锡
机器学习之父：亚瑟 塞缪尔
AIGC：由AI生成内容

3.机器学习常用术语

4.机器学习算法分类

1.有监督学习：有特征+有标签；

其中标签  ①连续：回归②不连续：分类

2.无监督学习：有特征+无标签；其中只能根据样本间的相似性进行聚类

3.半监督：有特征+部分标签

4.强化学习=寻找最短路径(最优解)，以便获取最多的奖励

其中四要素：

Agent,环境，奖励，动作

5.机器学习建模流程

数据采集 数据预处理 特征工程 模型训练 模型预测

6.特征工程概念入门

特征提取：会改变数据
特征预处理->归一化、标准化；其中，归一化：(当前值-最小值)/(最大值-最小值)

7.模型拟合问题

拟合：模型在训练集和测试集上表现情况
欠拟合：模型在训练集和测试集表现都不好
过拟合：模型在训练集好，测试集不好

8.机器学习开发环境

# 机器学习 # 人工智能
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