什么是机器学习？
机器学习是人工智能和计算机科学的一个分支，它使用算法和数据进行学习和预测，它使计算机能够像人类一样学习和决策，而无需编程。在当今世界，它几乎应用于各个领域。机器学习的一些最流行的应用包括虚拟助手、自动驾驶汽车、社交媒体推荐、产品推荐和电子邮件过滤等。
机器学习根据其用于学习的数据类型以及从这些数据中做出的预测类型而具有不同的类型。在本文中，我们将了解四种不同类型的机器学习算法及其实际应用。
1. 监督学习：
监督学习使用结构化和标记的数据集来训练模型并准确预测结果。在这种类型中，用户已经知道需要从数据中获得的结果类型。它包含用于模型训练的自变量，因变量是根据数据预测的结果。机器学习模型从自变量中学习，并在此基础上进行未来预测。
监督学习分为以下两类：
- 回归：当输出是连续的或实数值时使用，例如汽车价格或人的体重等。
- 分类：当因变量是离散值时使用分类，例如“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”；“男性”或“女性”等。
监督算法包括：线性回归、逻辑回归、K-最近邻、决策树和 SVM（支持向量机）等。
监督学习的应用领域如下：
- 价格预测
- 垃圾邮件过滤
- 人脸检测
- 语音识别
- 图像分类
- 语言翻译等
2. 无监督学习：
无监督学习是一种使用非结构化和未标记数据集的机器学习。它用于发现数据中的隐藏模式，无需人工监督。在这种情况下，因变量或目标变量是未知的，这意味着数据的结果在初始阶段是未知的。机器本身会发现模式并相应地给出输出。
无监督学习有以下三种常见的方法：
- 聚类：它是一种根据数据属性的相似性或差异性对未标记数据进行分组或形成聚类的技术。
- 关联规则：它是一种基于规则的技术，用于查找数据集不同变量之间的关系。它通常用于购物篮分析。
- 降维：它是一种用于减少数据集中的维度或特征数量的技术，以免导致过度拟合。
无监督学习算法包括：K-Means Clustering、K-Nearest Neighbours、Hierarchical Clustering、主成分分析和异常检测等。
无监督学习的应用领域如下：
- 推荐系统
- 产品细分
- 新闻栏目
- 计算机视觉
- 客户细分等
3. 半监督学习：
它是一种介于有监督学习和无监督学习之间的机器学习技术。半监督学习使用标记和未标记的数据来训练算法，它包含少量标记数据和大量未标记数据。该方法采用无监督学习的方法对数据进行聚类，然后用有标签的数据对无标签的数据进行迭代标记。它节省了时间和金钱，因为未标记的数据可以使用已标记的数据进行标记。
半监督学习的方法有：
- 生成模型
- 低密度分离
- 拉普拉斯正则化
- 启发式方法
半监督学习的应用领域如下：
- 语音检测
- 确定蛋白质的 3-D 结构
- 确定某个位置是否存在石油
- Web 内容分类等
4. 强化学习：
强化学习是一种基于奖励的机器学习技术。在该算法中，强化代理从经验中学习，并据此做出一系列决策。代理的主要目标是通过做出决策来采取行动，以使奖励在特定情况下最大化。对于一个问题，没有因变量或预先定义的解决方案，机器本身通过使用命中和试验方法找出解决方案。
强化学习的类型有：
- 正强化学习
- 负强化学习
强化学习算法包括：Q-Learning、Deep Q Network、SARSA 和 DDPG 等。
强化学习的应用领域如下：
- 图像处理
- 游戏
- 机器人技术
- 导航系统等
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