https://www.colommar.asia/ml-notes/%E6%A6%82%E8%BF%B0/Recent content in 概述 on Colommar BlogHugozh-CNWed, 08 Jul 2026 07:33:44 +0000https://www.colommar.asia/ml-notes/%E6%A6%82%E8%BF%B0/01-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Wed, 08 Jul 2026 07:33:44 +0000https://www.colommar.asia/ml-notes/%E6%A6%82%E8%BF%B0/01-%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/机器学习定义 非正式定义：在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域。（1959年，出自 Arthur Samuel，他被誉为 机器学习之父 ） 正式定义：对于一个计算机程序来讲，给他一个任务 T 和一个性能测量方法 P，如果在经验 E 的影响下 P 对 T 的测量结果得到了改进，那么就说该程序从 E 中得到了学习https://www.colommar.asia/ml-notes/%E6%A6%82%E8%BF%B0/02-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%88%86%E7%B1%BB/Wed, 08 Jul 2026 07:33:44 +0000https://www.colommar.asia/ml-notes/%E6%A6%82%E8%BF%B0/02-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%88%86%E7%B1%BB/机器学习分类 机器学习根据处理数据的种类，可以分为：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。 监督学习 （Supervised Learning）通常对有标签的训练样本特征进行学习，找到特征与标签之间的关系（函数），从而当训练结束，输入无标签的数据时，可以利用已经找出的关系分析出数据标签。如果学习的输出值是连续的，叫做 回归 （rehttps://www.colommar.asia/ml-notes/%E6%A6%82%E8%BF%B0/03-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95/Wed, 08 Jul 2026 07:33:44 +0000https://www.colommar.asia/ml-notes/%E6%A6%82%E8%BF%B0/03-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AE%97%E6%B3%95/机器学习算法清单 1. k 近邻（kNN） 1. 决策树 ID3 算法 1. 朴素贝叶斯分类算法 1. 感知机 1. 支持向量机（SVM） 1. 逻辑回归（logistic regression） 1. AdaBoost（adaptive boosting） 生成模型 vs. 判别模型 生成方法和判别方法是对监督学习算法的分类，由判别方法