第二章：AI大模型基础知识 2.1 机器学习基础

1. 背景介绍

随着计算机技术的飞速发展，人工智能已经成为了当今科技领域的热门话题。在这个过程中，机器学习作为人工智能的一个重要分支，扮演着至关重要的角色。本文将从机器学习的基本概念、核心算法原理、具体操作步骤、实际应用场景等方面进行详细讲解，帮助读者更好地理解和掌握机器学习的基础知识。

2. 核心概念与联系

2.1 什么是机器学习？

机器学习是一种让计算机通过数据学习知识和技能的方法，而无需进行明确的编程。通过对大量数据进行分析和处理，机器学习算法可以自动地从数据中学习到有用的信息，并根据这些信息进行预测和决策。

2.2 机器学习的分类

机器学习可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。

• 监督学习：通过给定一组带有标签的训练数据，让算法学习到一个映射关系，从而对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务有分类和回归。
• 无监督学习：在没有标签的数据集上进行学习，目的是发现数据中的潜在结构和规律。常见的无监督学习任务有聚类和降维。
• 强化学习：通过让智能体在环境中与环境进行交互，根据环境给出的奖励或惩罚信号来调整行为策略，从而实现在给定任务上的最优性能。强化学习常用于游戏、机器人控制等领域。

2.3 评估指标

为了衡量机器学习模型的性能，我们需要定义一些评估指标。常见的评估指标有：

• 准确率（Accuracy）：分类任务中，预测正确的样本数占总样本数的比例。
• 精确率