做出决策的算法。模型类型包括线性回归、神经网络、决策树和支持向量机 (SVM)。
训练
训练过程是模型从数据中学习的阶段。在此阶段，模型利用已知数据来提高其预测或做出正确决策的能力。
测试
训练结束后，使用训练期间未见过的新数据集对模型进行测试，以帮助评估模型的性能并衡量其预测准确性。
绩效评估
模型训练和测试完成后，将使 亚美尼亚 whatsapp 数据 用精度、召回率和损失等指标来评估其性能。可以使用参数优化技术或过度训练来改进模型。
概括
泛化是模型在新数据上表现良好的能力，它是机器学习中的一个基本原则，确保模型不会简单地通过重复以前的数据来学习。
机器学习的类型
它的方法和用途各不相 可以帮助您在工作时集中注意 同，根据其学习方式和与数据交互的方式，可以分为几种主要类型。以下是机器学习最重要的类型：
监督学习
这种类型的学习涉及使用包含带有标签或预期结果的输入（特征）的数据集来训练模型。该模型旨在学习输入和输出之间的关系，以便在输入新数据时能够预测结果。监督学习的示例包括：
- 将电子邮件归类为垃圾邮件或不归类为垃圾邮件。
- 根据各种标准预测房地产价格。
无监督学习
该模型使用未标记数据进行训练，这意味着有输入但没有已知的标签或结果。无监督学习的目标是发现数据中隐藏的模式或结构，例如：
- 聚类：例如根据客户的购买行为对其进行分组。
- 降维：比如利用算法来减少大型复杂数据。
强化学习
这种学习依赖于与环境的互动。模型通过反复试验进行学习，当模型做出正确的决策时给予奖励，当模型做出错误的决策时给予惩罚。该模型的目标是做出一系列决策，以期在长期内获得最大的回报。
半监督学习
这种学习类型介于监督学习和无监督学习之间，使用包含一些标签和一些未标记数据的数据集。当收集标记数据困难或成本高昂时，可使用半监督学习。
机器学习的例子
以下是机器学习在我们日常生活中应用的一些实际例子：
个人建议
一些平台，例如 Netflix 和 YouTube，使用机器学习来分析用户的偏好，并根据之前的观看提供个性化的内容推荐，例如电影 韩国号码 和视频。