一、什么是机器学习？
机器学习是人工智能的核心分支，旨在让计算机系统能够从数据中自动学习和改进，而无需显式编程。与传统编程不同，机器学习通过输入答案和数据，让计算机自主发现规律和规则。
二、机器学习三大类型
1. 监督学习
· 特点：使用已标注数据训练模型
· 主要任务：分类（如图像识别）、回归（如房价预测）
· 常用算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机
2. 无监督学习
· 特点：从未标注数据中发现模式
· 主要任务：聚类（如客户分群）、降维、关联规则
· 常用算法：K-Means、DBSCAN、主成分分析
3. 强化学习
· 特点：通过奖励机制学习最优策略
· 应用领域：游戏AI、自动驾驶、机器人控制
· 典型代表：AlphaGo、DeepSeek-R1
三、常见算法举例
1.线性模型：线性回归、逻辑回归
2.基于树的方法：决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）
3. 支持向量机
4. 贝叶斯方法
5. 聚类算法：K-Means、DBSCAN
6. 神经网络与深度学习：一种强大的、层次化的模型，能够学习极其复杂的数据模式，是当前许多AI突破（如ChatGPT、Midjourney）的基础。
四、机器学习 vs. 深度学习 vs. AI
这是一个常见的从属关系，可以理解为：
1. 人工智能：最宏观的领域，目标是让机器能像人一样智能地行动。
2. 机器学习：实现人工智能的一种主要方法。
3. 深度学习：机器学习的一个子领域，使用复杂的神经网络结构进行学习。它是当前机器学习中最强大、最热门的方向。
关系图：
人工智能 (AI) 机器学习 (Machine Learning) 深度学习 (Deep Learning)
机器学习正在驱动当今世界的技术变革，从推荐系统、搜索引擎、语音助手到医疗诊断和自动驾驶，其应用无处不在。它通过让计算机从数据中自行学习规律，解决了那些传统编程方法难以解决的复杂问题。