Day40：机器学习概述与环境配置

前面的章节中，我们系统学习了Python的用法，又在数据分析和爬虫中学习了各种库，现在让我们一起进入另一个重要的篇章——机器学习。

1. 机器学习概述

机器学习是一种人工智能领域的分支，旨在使计算机能够通过从数据中学习来改善自身的性能，而无需显式编程。它依赖于统计学、概率论和优化理论等领域的算法和技术，通过分析和处理大量数据来构建模型并做出预测或决策，比如中世纪就有人通过计算七个成年人的脚长来估计成年人的脚长，这可以算做初步的统计机器学习的范畴。

机器学习可以分为以下几个主要类别：

• 监督学习：使用已标记的训练数据，通过学习输入特征与相应输出之间的关系来构建预测模型。监督学习可以用于分类问题（预测离散类别）和回归问题（预测连续值）。
• 无监督学习：使用未标记的训练数据，通过发现数据中的模式、结构和关联来构建模型。无监督学习可以用于聚类问题（将数据分为相似的组）和降维问题（减少数据维度）。
• 强化学习：通过与环境的交互来学习，通过尝试和观察行动的结果来优化策略，以最大化预期的累积奖励。

正式学习这一节之前，我们来简单了解一下后续我们可能遇见的一些名词：

1. 样本空间（Sample Space）：样本空间是指所有可能的样本取值的集合。在机器学习中，我们从样本空间中选取样本用于训练和测试模型。
2. 特征向量（Feature Vector）：特征向量是指描述样本的特征值组成的向量。每个样本可以由多个特征组成，这些特征构成了特征向量，用于表示样本在特征空间中的位置。
3. 标签（Label）：标签是指样本所属的类别或目标值。在监督学习中，我们用带有标签的样本来训练模型，使其能够预测未标记样本的标签。
4. 维数（Dimensionality）：维数是指特征空间的维度，即特征向量的长度。维数描述了特征向量的个数或特征的数量。
5. 回归（Regression）：回归是一种机器学习任务，旨在预测连续型变量的值。通过学习样本的特征与对应的连续型目标值之间的关系，构建回归模型用于预测未知样本的目标值。
6. 分类（Classification）：分类是一种机器学习任务，旨在将样本分配到预定义的类别中。通过学习样本的特征与对应的类别之间的关系，构建分类模型用于对未知样本进行分类预测。