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电子物理学常用名词解释
资料介绍
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的核心分支之一，它致力于研究如何使计算机系统通过数据学习并改进性能，而无需显式编程。其核心思想是让机器从经验（数据）中自动提取规律、构建模型，并利用模型对未知数据进行预测或决策。
一、机器学习的基本原理
机器学习的基本流程通常包括以下步骤：
1.数据收集与预处理：获取原始数据并进行清洗（如处理缺失值、异常值）、转换（如标准化、归一化）和特征工程（特征选择、提取、构建），为模型训练提供高质量输入。
2.模型选择：根据任务类型（如分类、回归、聚类）和数据特点选择合适的算法模型，如决策树、支持向量机、神经网络等。
3.模型训练：将预处理后的数据输入模型，通过优化算法（如梯度下降）调整模型参数，使模型在训练数据上的预测误差最小化。
4.模型评估与优化：使用测试数据集评估模型性能（如准确率、精确率、召回率、均方误差等），通过调参（如正则化、学习率调整）或模型结构改进提升泛化能力。
5.模型部署与应用：将训练好的模型集成到实际系统中，用于处理新数据并输出预测结果。
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