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0201概述-机器学习-人工智能

news 来源：原创 2025/8/26 0:35:13

文章目录

    • 1、概述
      • 1.1、示例
      • 1.2、概念
    • 2、应用场景
      • 2.1、行业应用场景
        • 2.1.1、金融领域
        • 2.1.2、 医疗健康
        • 2.1.3、零售与电商
        • 2.1.4、 制造业
        • 2.1.5、自动驾驶
      • 2.2、功能场景分类
        • 2.2.1、 预测类
        • 2.2.2、分类与识别类
        • 2.2.3、生成与优化类
      • 2.3、机器学习适用场景的共同特征
    • 3、实现机器学习的基本框架
    • 4、类别
    • 5、机器学习 vs 传统方法的优势对比
    • 6、何时不适合机器学习？
      • 结语

1、概述

1.1、示例

小明1月工资1000，每月增长10%，第10个月是多少？

月份x工资y
11000
21100
31210
41331
51464
61611
71772
81949
92144
10

如下图所示，传统方式与机器学习对比：在这里插入图片描述

1.2、概念

机器学习是一种实现人工智能的方法。从数据（经验）中寻找规律、建立关系，根据建立的关系解决问题。

2、应用场景

2.1、行业应用场景

2.1.1、金融领域
  • 信用评分：基于用户行为、征信数据预测贷款违约概率（如：XGBoost模型）
  • 欺诈检测：通过异常交易模式识别信用卡盗刷（如：孤立森林算法）
  • 量化交易：利用时间序列分析预测股票价格趋势（如：LSTM神经网络）
  • 智能投顾：根据用户风险偏好推荐投资组合（如：协同过滤算法）
2.1.2、 医疗健康
  • 疾病诊断：通过医学影像识别癌症病灶（如：CNN卷积神经网络）
  • 药物研发：预测分子结构与药效的关联性（如：图神经网络）
  • 个性化治疗：结合基因数据推荐靶向治疗方案（如：强化学习）
  • 流行病预测：分析社交媒体与病例数据预测疫情扩散（如：时空序列模型）
2.1.3、零售与电商
  • 推荐系统：根据用户历史行为推荐商品（如：矩阵分解算法）
  • 需求预测：基于季节性、促销活动预测库存需求（如：Prophet模型）
  • 动态定价：实时调整商品价格以最大化收益（如：博弈论+深度学习）
  • 客户分群：通过RFM模型划分高价值用户（如：K-means聚类）
2.1.4、 制造业
  • 预测性维护：通过传感器数据预判设备故障（如：随机森林分类）
  • 质量控制：检测生产线上的产品缺陷（如：YOLO目标检测）
  • 供应链优化：最小化物流成本与交货时间（如：组合优化算法）
2.1.5、自动驾驶
  • 目标识别：实时检测行人、车辆、交通标志（如：Transformer模型）
  • 路径规划：动态生成最优行驶路线（如：A*算法+强化学习）
  • 决策控制：判断加速、刹车或转向时机（如：深度Q网络）

2.2、功能场景分类

2.2.1、 预测类
场景输入数据模型示例输出结果
销量预测历史销售、市场活动ARIMA/Prophet未来30天销量
客户流失预警用户行为、服务记录LightGBM分类流失概率（0-100%）
股价波动预测K线数据、新闻情感分析LSTM+Attention明日涨跌幅区间
2.2.2、分类与识别类
场景输入数据模型示例输出结果
垃圾邮件过滤邮件文本、发件人信息BERT文本分类垃圾/非垃圾标签
人脸识别摄像头图像FaceNet网络身份ID匹配度
语音转文本音频波形Whisper模型文字转录结果
2.2.3、生成与优化类
场景输入数据模型示例输出结果
图像生成文字描述（如“雪山风景”）Stable Diffusion高分辨率合成图像
文本摘要长篇文章BART/T5模型压缩后的关键段落
参数调优历史实验数据贝叶斯优化最优参数组合

2.3、机器学习适用场景的共同特征

  1. 数据驱动：需充足、高质量的历史数据（如：用户行为日志、传感器数据）
  2. 模式复杂：传统规则难以描述的关系（如：非线性的用户购买偏好）
  3. 动态变化：需持续适应新趋势（如：在线学习更新推荐模型）
  4. 规模化需求：人工处理成本过高（如：每天百万级订单的欺诈检测）

3、实现机器学习的基本框架

{ x 1 x 2 ⋯ x n y 1 y 2 ⋯ y n ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ } → → → f ( x 1 , x 2 , ⋯ , x n ) → → → 解决问题 \begin{Bmatrix} x_1&x_2&\cdots&x_n\\ y_1&y_2&\cdots&y_n\\ \vdots&\vdots&\vdots&\vdots\\ \cdots&\cdots&\cdots&\cdots \end{Bmatrix}\to\to\to f(x_1,x_2,\cdots,x_n)\to\to\to 解决问题 ⎩ ⎨ ⎧​x1​y1​⋮⋯​x2​y2​⋮⋯​⋯⋯⋮⋯​xn​yn​⋮⋯​⎭ ⎬ ⎫​→→→f(x1​,x2​,⋯,xn​)→→→解决问题

将训练数据喂给计算机，自算计自动求解数据关系，在新的数据上做出预测或者给出建议。

4、类别

类别定义典型算法应用场景数据要求优点缺点
监督学习基于带标签的数据训练模型，输入与输出存在明确映射关系- 线性回归 - 决策树 - SVM - 神经网络 - XGBoost房价预测、垃圾邮件分类、图像识别需大量标注数据预测精准，结果可解释性强依赖标注数据，成本高
无监督学习从无标签数据中发现隐藏模式或结构- K-means聚类 - PCA降维 - Apriori关联规则 - 自编码器客户分群、异常检测、数据降维无需标注数据节省标注成本，探索未知模式结果解释性弱，评估难度大
半监督学习结合少量标注数据和大量未标注数据进行训练- 标签传播 - 半监督SVM - 自训练模型医学影像分析（标注样本少）少量标注+大量未标注数据降低标注需求，提升模型泛化能力依赖未标注数据质量
强化学习智能体通过与环境交互获得奖励，学习最优策略- Q-Learning - 深度Q网络（DQN） - 策略梯度（PPO）游戏AI、机器人控制、自动驾驶决策需模拟环境与奖励机制适应动态环境，长期决策优化训练成本高，收敛速度慢
自监督学习利用数据自身结构生成伪标签进行训练- BERT（掩码语言模型） - SimCLR（对比学习）预训练语言模型、图像特征提取无需人工标注利用海量无标注数据下游任务需微调
迁移学习将已训练模型的知识迁移到新任务- 微调预训练模型（如ResNet） - 领域自适应（DANN）小样本图像分类、跨领域文本分析源域数据充足，目标域数据少加速新任务训练，降低数据需求领域差异过大时效果下降
集成学习组合多个基模型提升整体预测性能- Bagging（随机森林） - Boosting（AdaBoost） - Stacking高精度预测（如Kaggle竞赛）需多样化基模型减少过拟合，提高鲁棒性计算复杂度高，可解释性差
  • 补充说明

  1. 混合类型：

    • 深度强化学习：结合深度学习与强化学习（如AlphaGo）
    • 半监督+迁移学习：利用少量标注数据跨领域迁移（如医疗影像诊断）

  2. 算法交叉性：

    • 神经网络可应用于监督、无监督、强化学习等场景（如Transformer模型）
    • 聚类算法（如K-means）也可用于监督学习的特征预处理

  3. 类别选择依据：

    场景特征推荐类别
    数据标注齐全监督学习
    数据无标注且需探索结构无监督学习
    标注成本高且数据量大半监督/自监督学习
    动态决策与长期反馈强化学习

5、机器学习 vs 传统方法的优势对比

场景传统方法痛点机器学习解决方案
信用卡反欺诈规则库更新滞后，误判率高实时学习新型欺诈模式
医学影像诊断依赖医生经验，漏诊率波动标准化分析，辅助医生决策
商品推荐人工策划覆盖品类有限长尾商品精准匹配用户兴趣

6、何时不适合机器学习？

  1. 数据量极小（如：企业仅10条历史销售记录）
  2. 因果逻辑明确（如：税率计算已有清晰公式）
  3. 结果需完全可解释（如：法律判决中的责任认定）

如果需要针对某一行业（如金融、医疗）或功能（如预测、分类）的深入案例分析，可进一步说明需求，我将提供更具体的技术方案和代码示例。

结语

❓QQ:806797785

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编程日记 2025/8/21 4:53:55

区分CRI、OCI、containerd、Docker、CRI-O、runc等名词概念

这些概念可以分为&#xff1a; 一、容器运行时Container Runtimes a、规范OCI (Open Container Initiative) 定义&#xff1a;OCI 是一个开放标准&#xff0c;用于定义容器格式和运行时的规范。它旨在确保容器镜像的格式和容器运行时的操作方式在不同的实现之间保持兼容性。 •…...

编程日记 2025/8/20 2:26:46

#关于process.env.NODE_ENV 与 import.meta.env 相关了解

process.env.NODE_ENV 在前端 Vue 项目中非常重要&#xff0c;但它其实是个“假象”&#xff0c;在前端它并不是原生就有的变量。下面我从多个角度来给你通俗讲明白它的由来和使用方式 &#x1f447; &#x1f310; 一、process.env.NODE_ENV 是干嘛用的&#xff1f; 这是 一个…...

编程日记 2025/8/25 9:56:26

R语言赋能气象水文科研：从多维数据处理到学术级可视化

全球气候变化加剧了极端天气与水文事件的复杂性&#xff0c;气象卫星、雷达、地面观测站及水文传感器每天产生TB级‌时空异质数据‌。传统研究常面临四大瓶颈&#xff1a; ‌数据清洗低效‌&#xff1a;缺失值、异常值处理耗时&#xff1b;‌时空分析模型构建复杂‌&#xff1…...

编程日记 2025/8/23 8:19:13

MySQL 约束（入门版）

目录 一、约束的基本概念 二、约束演示 三、外键约束 &#xff08;一&#xff09;介绍 &#xff08;二&#xff09;外键约束语法 &#xff08;三&#xff09;删除/更新行为 一、约束的基本概念 1、概念&#xff1a;约束是作用于表中字段上的规则&#xff0c;用于限制存储…...

编程日记 2025/8/22 2:28:17

【go】类型断言

接口-类型断言 Type Assertion Type Assertion&#xff08;中文名叫&#xff1a;类型断言&#xff09;&#xff0c;通过它可以做到以下几件事情 检查 i 是否为 nil&#xff08;是nil直接抛出panic&#xff09;检查 i 存储的值是否为某个类型 具体的使用方式有两种&#xff…...

编程日记 2025/8/21 7:54:32

(复看)CExercise_06_1指针和数组_2 给定一个double数组，求平均值，并且返回

题目&#xff1a; 求平均值&#xff0c;给定一个double数组&#xff0c;求平均值&#xff0c;并且返回。 要求使用while循环遍历数组&#xff0c;然后配合"*p"的语法实现。 函数的声明如下&#xff1a; double get_ave(double *arr, int len); 关键点 分析&#xff1…...

编程日记 2025/8/24 1:17:42