机器学习的定义及典型的 机器学习过程;基本术语 (训练集、测试集、验证 集、示例、样例、特征， 样本空间，模型(分类、 回归等) )PPT
机器学习的定义及典型的机器学习过程机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从...
机器学习的定义及典型的机器学习过程机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。典型的机器学习过程包括以下几个步骤：数据准备机器学习的基础是数据，因此第一步是准备数据。数据可以来自不同的来源，如传感器、数据库、文件等等。在准备数据时，需要对数据进行清洗、预处理和转换，以使其适合于机器学习算法特征提取在准备好数据后，需要从数据中提取出相关特征。特征是描述数据的重要方面，例如图像中的颜色、形状、边缘等。特征提取是机器学习中非常重要的一个环节，它能够将原始数据转化为适合机器学习算法处理的形式模型选择在提取出相关特征后，需要选择一个适合的机器学习模型。模型是用来表示数据和特征之间关系的数学公式。不同的模型适用于不同的数据类型和问题类型。在选择模型时，需要考虑问题的性质、数据的类型和规模等因素模型训练选择模型后，需要对模型进行训练。训练是通过使用已知结果的数据（即训练集）来调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据。在训练过程中，可以使用不同的优化算法来寻找最优解模型评估训练完成后，需要对模型进行评估。评估的目的是检验模型的准确性和可靠性。通常使用测试集（不同于训练集的数据）来测试模型的性能。评估指标可以根据不同的模型和问题类型而有所不同，例如准确率、召回率、F1得分等等模型优化根据评估结果，如果模型的性能不够理想，需要对模型进行优化。优化是通过调整模型的参数或更换更好的模型来提高模型的性能。可以反复进行特征提取、模型选择、模型训练和模型评估等步骤，直到得到最优的模型预测当模型经过优化后，可以用来进行预测。预测是使用模型对新的数据进行分类或回归等任务。预测是机器学习的最终目的之一，它可以为决策提供支持和指导基本术语训练集、测试集、验证集在机器学习中，通常将数据集分为三个部分：训练集、测试集和验证集。训练集用于训练模型，通过训练集来调整模型的参数和优化模型测试集用于评估模型的性能，检验模型是否能够准确地分类或回归数据验证集用于验证模型的性能和调整模型的参数，通常用于交叉验证等技术示例、样例、特征示例是指机器学习中的一个数据样本，通常包含输入和输出或标签两部分。示例是用来训练和测试机器学习模型的基本单位样例是示例的一个子集，通常用于表示示例的一部分特征或属性。样例是用来表示输入数据的关键信息，例如图像中的像素值或文本中的单词等等特征是用来描述数据的关键属性或方面。例如在图像识别中，颜色、形状和边缘等都可以作为特征。在文本分类中，单词频率、句子长度等也可以作为特征样本空间、模型样本空间是所有可能的示例组成的集合，通常用符号 X 表示。样本空间是用来表示输入数据的所有可能情况模型是用来表示输入数据和输出结果之间关系的数学公式或算法。根据问题的不同类型，可以分为分类模型、回归模型和聚类模型等等
