小白也能懂得机器学习算法介绍

本文介绍了机器学习算法的基本概念和主要分类。背景部分通过类比儿童学习过程，解释了机器学习是通过数据自动发现规律的技术。研究目的旨在阐明三类主要机器学习方法的特点和应用场景：监督学习（如决策树、神经网络）适用于有标签数据的预测任务，无监督学习（如K均值聚类、PCA）用于发现无标签数据的隐藏结构，强化学习则通过环境反馈优化决策策略。结论指出这些算法已广泛应用于从垃圾邮件过滤到材料研究的各个领域，其中"实验+计算"模式已成为科研领域的重要方法。