机器学习和深度学习的基础知识点和原理
时间: 2024-08-14 12:05:44 浏览: 50
深度学习、机器学习方向计算机毕业设计题目大全(算法应用实践类)
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机器学习和深度学习都是人工智能领域的重要分支,它们的基础知识和原理可以概括如下:
1. **基础知识点**:
- **监督学习**:通过已标记的数据(输入-输出对)训练模型预测新数据,如线性回归、决策树、支持向量机等。
- **无监督学习**:仅提供输入数据,模型自行发现数据的结构,如聚类、关联规则学习。
- **半监督学习**:结合有标签和无标签数据,利用大量未标注数据提升模型性能。
- **强化学习**:通过不断尝试和反馈调整策略,达到最大化奖励的目标,如Q-learning。
2. **深度学习**:
- **神经网络**:由大量相互连接的人工神经元组成,用于处理复杂数据表示。
- **前馈神经网络**(FFNN):信息单向传递,典型代表是多层感知器(MLP)。
- **卷积神经网络**(CNN):在图像识别等领域特别有效,通过滑动窗口提取局部特征。
- **循环神经网络**(RNN)和长短期记忆网络(LSTM):处理序列数据,捕捉时间依赖性。
- **自编码器**:一种无监督学习模型,用于数据压缩和特征学习。
3. **核心原理**:
- **梯度下降**:优化算法的基础,用于更新模型权重以最小化损失函数。
- **反向传播**:计算损失函数关于权重的梯度,是训练深层网络的关键。
- **激活函数**:如sigmoid、ReLU等,给网络引入非线性,增强表达能力。
- **过拟合和正则化**:防止模型过度适应训练数据,保持泛化能力。
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