分类目录归档：人工智能
强化学习（Reinforcement Learning，RL） 是机器学习的一种重要范式，旨在通过与环境的交互来学习如何采取行动，以最大化累积的奖励。与监督学习和无监督学习不同，强化学习关注的是学习如何做决策，特别是在动态环境中。强化学习广泛应用于游戏、机器人控制、自动驾驶、推荐系统等领域。
强化学习的基本组成部分包括：
智能体是进行决策的主体，它通过观察环境状态并采取行动来与环境交互。智能体的目标是最大化奖励。
环境是智能体所处的外部系统。它根据智能体采取的动作返回新的状态，并给予奖励或惩...
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN） 是一种特殊的神经网络结构，用于处理具有时序性质的数据。与传统的前馈神经网络不同，RNN能够通过其循环连接保持对输入数据的“记忆”，适合处理序列数据（如文本、语音、时间序列等）。RNN在自然语言处理（NLP）、语音识别、机器翻译等领域取得了显著的成功。
RNN的基本思想是通过循环连接的结构，使得网络在每个时间步骤不仅接收当前的输入，还能保留之前的状态信息。这使得RNN能够有效处理时间序列数据中的依赖关系。
RNN的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。在每个时间步骤 (...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 是一种深度学习算法，广泛应用于计算机视觉、图像处理、视频分析等领域。CNN是一种包含卷积层、池化层和全连接层的多层神经网络，特别适用于图像数据的处理。CNN的核心特点是通过卷积操作自动提取图像的局部特征，而不需要手动设计特征提取方法。
CNN的结构通常包括以下几个层次：
卷积层是CNN的核心层，通过卷积操作提取输入数据中的局部特征。在卷积层中，卷积核（过滤器）会滑动通过输入图像，执行卷积操作，生成特征图（feature ma...
AdaBoost（Adaptive Boosting） 是一种常见的集成学习算法，属于Boosting家族。它通过结合多个弱学习器（通常是决策树）来提高分类模型的性能。AdaBoost的核心思想是，通过反复训练多个弱学习器，每次训练时关注之前分类错误的样本，逐渐调整权重，使得最终的预测结果更加准确。
AdaBoost通过多个弱学习器的加权组合来创建一个强学习器。其基本过程可以分为以下几个步骤：
首先，给每个训练样本分配一个相等的权重。例如，假设训练集有 (N) 个样本，则每个样本的初始权重为 (w_i = \frac{1}{N}...
K均值聚类（K-Means Clustering） 是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于将数据集分成多个簇（cluster），使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。K均值聚类是一种迭代优化算法，通过不断调整簇中心（质心）来使得每个簇的内部样本尽量相似，并尽量不同于其他簇的样本。
K均值聚类的基本思想是通过迭代优化，找到一个最佳的划分方式，使得每个簇的样本尽可能相似，且簇与簇之间的差异最大。该算法的过程可以分为以下几步：
首先，需要指定簇的数量K，即要将数据集划分为多少个簇。K是算法的一个超参数，需要根据具体的...
集成学习（Ensemble Learning） 是一种将多个弱学习器（如决策树、神经网络等）组合成一个强学习器的技术，旨在通过集成多个模型的预测结果来提高整体的学习性能。集成学习方法利用了多模型的集体智慧，从而在某些问题上优于单一模型，减少了过拟合和提高了泛化能力。
集成学习的核心思想是“集思广益”，即通过多个模型的投票、加权平均等方法，集成多模型的预测结果，以提高模型的准确性和稳定性。集成学习方法通常依赖于以下几个关键思想：
支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 是一种强大的监督学习算法，广泛用于分类、回归及异常检测等任务。SVM的核心思想是找到一个超平面，将不同类别的数据点分开，并使得两个类别之间的间隔（或称为“间隔边界”）最大化。SVM的目标是通过最大化分类的边界间隔来提高模型的泛化能力，从而实现较好的分类效果。
SVM的核心思想是最大化分类边界，即找到一个超平面（在二维空间中为直线），该超平面可以将不同类别的样本分开，并且保持分类边界尽可能大。
超平面（Hyperplane）：在SVM中，超平面是用来将数据分开的一个决策边...
随机森林（Random Forest） 是一种集成学习算法，基于决策树（Decision Tree）模型。它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行合成（通常是投票或平均）来提高分类或回归的准确性和稳定性。随机森林通过集成多个弱分类器（决策树），有效地减少了过拟合的风险，是一种非常强大且常用的机器学习算法。
随机森林属于集成学习方法中的Bagging（Bootstrap Aggregating）技术。其主要思想是通过对训练数据集进行随机采样，生成多个子数据集，并在这些子数据集上训练多个决策树。每棵决策树的训练过程是独立的，最后将这些树的预测结果合成，得到最终的...
决策树（Decision Tree） 是一种常见的分类和回归算法，它通过一系列的决策规则将样本从根节点分裂成多个叶子节点，从而完成分类或预测任务。决策树模型直观且易于理解，其结构类似于一棵树，其中每个内部节点代表一个特征的判定，分支代表特征的可能值，而叶子节点则代表最终的分类标签或预测结果。
决策树的核心思想是通过递归地将数据集分裂成多个子集，直到每个子集中的样本属于同一类别或满足停止条件。分裂过程基于某种度量标准来选择最优的特征和分裂点，目的是最大化信息增益或减少不纯度。
朴素贝叶斯（Naive Bayes） 是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，常用于分类问题。其“朴素”之处在于假设特征之间是条件独立的，这一假设简化了模型的训练和推理过程。尽管这种假设在实际应用中往往不成立，但朴素贝叶斯算法通常在许多任务中表现得非常有效，尤其是在文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。
朴素贝叶斯算法的基础是贝叶斯定理，该定理描述了如何根据已知条件更新事件的概率。贝叶斯定理的数学表达式为：
[ P(C \mid X) = \frac{P(X \mid C) P(C)}{P(X)} ]
其中： - ( P(C \mid X) )：给定特征 ( X ) 后...