简要介绍
机器学习是人工智能的一个子领域，它涉及训练计算机算法从数据中自动学习模式和洞见，而不需要明确编程。换句话说，它是一种教导计算机从数据中学习，并基于学习做出预测或决策的方法。
领域
图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统和欺诈检测等
分类
监督学习
算法是在标记数据上进行训练的，每个示例都有已知的输出或目标。
无监督学习
算法是在没有已知输出或目标的无标记数据上进行训练的。
强化学习
算法通过试错学习，接收以奖励或惩罚形式的反馈来学习。
机器学习三要素
模型
模型是机器学习中的一个关键概念，它指的是学习任务所采用的数学模型，比如线性回归、决策树、神经网络等。模型的选择是根据学习任务的特点和目标来决定的，不同的模型可以适用于不同的学习任务。模型的选择和调参对机器学习的结果影响很大，需要根据实际情况进行选择和优化。
根据输入获得输出的计算过程
数据
数据是机器学习的基础，是模型进行学习和预测的重要来源。数据包括训练数据、验证数据和测试数据。训练数据用于训练模型，验证数据用于调整模型的超参数，测试数据用于评估模型的性能。数据的质量和数量对机器学习的效果有很大的影响，因此需要进行数据清洗和预处理，以保证数据的准确性和可靠性。
训练的样本
优化算法
优化算法是机器学习中的另一个重要组成部分，用于调整模型参数，使得模型能够更好地拟合数据。常见的优化算法包括梯度下降、牛顿法、共轭梯度法等。不同的优化算法对于不同的模型和数据集有不同的效果，需要根据实际情况选择合适的算法。此外，为了防止模型过拟合，还可以采用正则化等方法进行模型约束和优化。
调整模型参数的方法
没有免费午餐定理
没有统一适用的模型，只有针对某个问题比较好的模型；
复杂模型容易过拟合，简单模型容易欠拟合。