嵩天教授机器学习笔记：分类与sklearn应用

本资源是一份根据嵩天老师的机器学习课程整理的笔记，主要涵盖了机器学习的基本概念和scikit-learn库的应用。笔记详细地介绍了机器学习的主要类别： 1. 监督学习：监督学习是通过已有的标注数据进行模型训练，目的是学习输入与输出之间的映射关系。在scikit-learn中，回归任务是其典型应用，如预测房价（波士顿房价数据集）。 2. 无监督学习：无监督学习主要用于处理未标注数据，旨在发现数据内在结构、聚类或降维。例如，鸢尾花数据集、手写数字数据集等，常用于聚类分析，如K-means方法，其中提到的常用距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、马氏距离和余弦距离。DBSCAN算法则是一种基于密度的聚类方法。 3. 半监督学习：这是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方式，适用于数据标注不完全的情况。 4. 强化学习（增强学习）：这种学习方式关注的是智能体如何通过试错来最大化长期奖励，环境反馈起着关键作用，但具体内容并未在笔记中详细展开。 5. 深度学习：作为机器学习的一个分支，深度学习利用深层神经网络挖掘数据的高级抽象特征，它是现代许多AI应用的核心技术。 此外，笔记还涉及了sklearn库的安装和使用，以及该库中的标准数据集，如波士顿房价数据集、鸢尾花数据集、手写数字数据集等，它们在机器学习教程中作为示例数据被广泛使用。 通过这份笔记，读者可以系统地理解机器学习的不同类型，掌握scikit-learn的基础操作，并能在实践中运用到实际项目中。对于初学者和进阶者来说，这是一份非常实用的学习资料。