人工智能机器学习入门教程：从基础算法到实践应用
1. 机器学习基础概念
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的核心分支，通过算法让计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。其核心分为三类：
– 监督学习：用标注数据训练模型（如图像分类）
– 无监督学习：发现未标注数据的结构（如客户分群）
– 强化学习：通过反馈优化行为（如游戏AI）
重点内容：机器学习的关键是特征工程和模型泛化能力，需平衡偏差（Bias）与方差（Variance）。
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2. 基础算法解析
2.1 线性回归
案例：预测房价。输入特征（面积、地段），输出房价。模型拟合线性关系：
“`python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
“`
重点内容：需检查残差分布和R²值评估性能。
2.2 决策树与随机森林
案例：信用卡欺诈检测。通过用户交易历史构建决策规则。
“`python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
“`
重点内容：随机森林通过集成学习降低过拟合风险。
2.3 支持向量机（SVM）
案例：手写数字识别（MNIST数据集）。SVM通过核函数处理非线性分类。
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3. 实践应用案例
3.1 电商推荐系统
技术栈：协同过滤（无监督） + 矩阵分解。
– 步骤：
1. 用户-商品交互矩阵分解为潜在特征
2. 计算余弦相似度推荐相似商品
3.2 医疗影像诊断
案例：CNN（卷积神经网络）识别肺部CT中的肿瘤。
“`python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation=’relu’, input_shape=(256,256,3)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(1, activation=’sigmoid’)
])
“`
重点内容：需解决数据不平衡问题（如少数类样本增强）。
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4. 学习路径建议
1. 数学基础：概率论、线性代数、微积分
2. 工具掌握：Python、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch
3. 竞赛实战：Kaggle（如Titanic生存预测）
重点内容：持续关注模型可解释性和伦理问题（如算法偏见）。
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通过本教程，读者可掌握从理论到实践的机器学习全流程，结合实际案例深化理解。