机器学习深度学习算法

### 关于机器学习和深度学习算法概述

#### 机器学习算法分类

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习几大类[^1]。每种类型的算法适用于不同类型的数据集和应用场景。

- **监督学习**：通过标记好的训练数据来预测未知数据的结果。常见的监督学习方法有线性回归、逻辑回归和支持向量机等。

- **无监督学习**：旨在从未标注的数据集中发现模式，聚类分析是最典型的例子之一，比如K-means算法。

- **半监督学习**：结合少量已知标签样本与大量未标记样本来提高模型性能。

- **强化学习**：基于奖励机制让计算机程序自动地采取行动以最大化累积奖赏值。

#### 深度学习简介

深度学习作为机器学习的一个分支，在处理复杂结构化或非结构化的高维输入方面表现出色，特别是图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。其核心在于构建多层神经网络架构，每一层都负责提取不同层次特征表示：

- 卷积神经网络（CNNs），擅长捕捉空间局部依赖关系；
- 循环神经网络（RNNs）及其变体LSTM/GRU，则更适配序列型时间序列数据分析任务；

此外还有自编码器用于降维压缩重建原始信号等功能模块设计思路。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

model = tf.keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

此代码片段展示了如何利用TensorFlow框架搭建一个简单的全连接前馈神经网络来进行MNIST手写数字分类工作。