当我们谈论人工智能的核心时，指的通常是机器学习模型。简单来说，这是一种能够从历史数据中学习规律，并利用这些规律对新数据进行决策或预测的计算程序。它是通过在数据集上训练机器学习算法，并对其进行优化以最小化误差而构建的。机器学习模型的关键特征包括：
- 能够从历史信息中发现隐藏的规律。
- 可以预测数值或对输入进行分类。
- 能够从额外的数据和反馈中进行学习。
- 减少人工工作量并提高效率。
!Machine-Learning-Model机器学习模型流水线
机器学习模型的组成部分
要构建一个有效的机器学习模型，我们需要理解其核心组成部分。这些元素定义了模型如何学习、预测以及随着时间推移而改进。
- 参数： 在训练过程中自动学习的内部值，它们定义了模型的知识和预测能力，例如神经网络中的权重和偏置。
- 超参数： 在训练前定义的外部配置设置，用于控制学习速度、复杂度和模型结构。它可以包括学习率、迭代次数、批大小等。
- 损失函数： 一种数学函数，用于衡量预测结果与实际输出之间的差距，并指导模型训练。例如回归问题常用的均方误差（MSE）和分类问题常用的交叉熵。
- 优化器： 通过迭代调整参数来最小化损失并提高模型准确率和收敛性的算法，例如梯度下降、Adam、RMSprop 等。
- 评估指标： 用于评估模型在未见数据上性能的定量指标，便于进行比较和选择。常见的例子包括准确率、精确率、召回率、F1分数、均方根误差（RMSE）、R²分数等。
机器学习模型的类型
根据数据的性质和学习目标，我们可以将机器学习模型广泛地分为四种主要范式。
1. 监督学习模型：
监督学习模型从标记数据中学习，其中每个输入都有一个已知的输出。我们的目标是利用数学模型将输入特征映射到正确的目标值。
回归： 回归模型预测连续的数值，而不是类别。它的一些主要算法包括：
- Linear Regression： 拟合一个线性方程来预测数值结果。
- Polynomial Regression： 通过拟合多项式关系来扩展线性回归。
- Decision Tree Regression： 使用树结构来预测连续值。
- Random Forest Regression： 决策树回归器的集成，以获得更好的预测效果。
- Support Vector Regression (SVR)： 使用 SVM 原理处理回归任务。
分类： 分类模型将输入数据分配给预定义的类别。它的一些主要算法包括：
- Logistic Regression： 使用逻辑函数预测分类结果的概率。
- Support Vector Machine (SVM)： 寻找最优超平面，以最大间隔分隔不同类别。
- Decision Tree： 基于特征递归地分割数据，以高效地对样本进行分类。
- Random Forest： 结合多个决策树来提高准确性并减少过拟合。
- Naive Bayes： 假设特征独立，利用概率论对数据进行分类。
- K-Nearest Neighbors (KNN)： 根据最近邻的多数标签进行分类。
- Gradient Boosting， XGBoost， LightGBM： 顺序结合弱学习器以提高性能的集成方法。
2. 无监督学习模型：
无监督学习模型处理未标记的数据，用于发现隐藏的高