机器学习第二章

第二章主要介绍了机器学习的基本概念和分类。首先，定义了什么是机器学习，即通过让机器从数据中学习，无需进行明确编程，使其能够自动改进其性能。然后，详细介绍了监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等主要的机器学习类型。每种类型都有其特定的应用场景和算法。此外，还讨论了评估机器学习模型性能的常用指标，如准确率、召回率、F1分数等。最后，介绍了一些常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。这一章为后续章节的学习打下了坚实的基础。