机器学习与数据挖掘核心术语解析

"计算机专业术语库包含了机器学习、优化算法、数据挖掘、统计学和概率论等多个领域的核心概念，旨在为翻译提供精准的专业词汇。" 本文将深入探讨这些计算机科学和人工智能领域的关键术语： 1. **监督学习(Supervised Learning)**: 在监督学习中，模型通过已标记的数据进行训练，学习输入与输出之间的映射关系，以便对新数据进行预测。 2. **无监督学习(Unsupervised Learning)**: 无监督学习处理未标记的数据，目标是发现数据的内在结构或模式。 3. **半监督学习(Semi-supervised Learning)**: 结合了有监督和无监督学习，利用少量标记数据和大量未标记数据进行学习。 4. **强化学习(Reinforcement Learning)**: 通过与环境交互，学习策略以最大化长期奖励。 5. **主动学习(Active Learning)**: 选择最具代表性的样本进行标注，以最小的标注成本提高模型性能。 6. **在线学习(Online Learning)**: 模型在接收新数据时不断更新和学习，适应数据流的变化。 7. **迁移学习(Transfer Learning)**: 将在源任务上学习的知识应用到目标任务，以改善目标任务的学习效果。 8. **自动机器学习(AutoML)**: 自动化机器学习流程，包括特征工程、模型选择和超参数调优。 9. **表示学习(Representation Learning)**: 学习数据的有效表示，使模型能更好地理解和处理复杂输入。 10. **闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)**: 通用的距离度量，包括欧几里得距离和曼哈顿距离等特殊情况。 11. **梯度下降(Gradient Descent)**: 优化算法，用于找到损失函数的局部最小值，是许多机器学习模型训练的基础。 12. **随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)**: 速度更快的梯度下降变体，每次迭代仅考虑一个样例或小批量样例。 13. **过拟合(Over-fitting)**: 模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现差，原因是模型过于复杂或训练过度。 14. **正则化(Regularization)**: 防止过拟合的手段，通过添加惩罚项限制模型复杂度。 15. **交叉验证(Cross Validation)**: 评估模型性能的方法，通过将数据集分成训练集和测试集多轮迭代。 16. **感知机(Perceptron)**: 最早的单层神经网络，用于二分类问题。 17. **逻辑回归(Logistic Regression)**: 虽然名为回归，但常用于分类问题，基于最大似然估计构建概率模型。 18. **最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)**: 参数估计方法，选取使数据观测最有可能的参数值。 19. **牛顿法(Newton’s method)**: 寻找函数极值的迭代优化算法。 20. **K近邻法(K-Nearest Neighbor, K-NN)**: 基于实例的分类算法，根据最近邻居的类别进行预测。 21. **马氏距离(Mahanalobis Distance)**: 考虑了变量之间相关性的距离度量。 22. **决策树(Decision Tree)**: 通过构建树状结构进行分类和回归分析。 23. **朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier)**: 基于贝叶斯定理的简单分类器，假设特征之间相互独立。 24. **泛化误差(Generalization Error)**: 模型在未知数据上的预期误差。 25. **概率近似正确学习(PAC Learning)**: 形式化学习理论框架，描述了在有限样本下学习的可能性和复杂性。 26. **经验风险最小化(Empirical Risk Minimization)**: 通过最小化训练集上的损失来选择模型。 27. **成长函数(Growth Function)**: 描述了学习算法能学习的分类器数量。 28. **VC维(VC-dimension)**: 衡量分类器复杂度的度量，与泛化能力有关。 29. **结构风险最小化(Structural Risk Minimization)**: 在经验风险和复杂度惩罚之间寻找平衡，以优化泛化性能。 30. **特征分解(Eigendecomposition)**: 矩阵分解形式，找出矩阵的特征值和特征向量。 31. **奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)**: 矩阵分解的重要技术，广泛应用于数据压缩和降维。 32. **摩尔－彭若斯广义逆(Moore-Penrose Pseudoinverse)**: 不满秩矩阵的逆运算，常用于解决线性方程组。 33. **边缘概率(Marginal Probability)**: 单个变量的概率，不考虑其他变量的影响。 34. **条件概率(Conditional Probability)**: 在已知其他事件发生的情况下，某一事件发生的概率。 35. **期望(Expectation)**: 随机变量的平均值，衡量随机变量的平均结果。 36. **方差(Variance)**: 衡量随机变量或一组数据的离散程度。 37. **协方差(Covariance)**: 度量两个随机变量的联合变化，反映它们之间的相关性。 38. **临界点(Critical Points)**: 函数在其定义域内局部极值可能存在的点。 这些术语涵盖了计算机科学和人工智能领域的基础和高级概念，理解并掌握它们对于深入研究和应用这些领域至关重要。