机器学习

智能的核心，从数据中学习的能力。

核心问题

如何让机器从数据中自动发现规律并做出预测？

子学科

监督学习

核心问题：如何从标注数据中学习映射关系？

• 分类算法
• 回归算法
• 模型选择
• 特征工程

无监督学习

核心问题：如何发现数据中的隐藏结构？

• 聚类分析
• 降维方法
• 异常检测
• 生成模型

强化学习

核心问题：如何通过与环境交互学习最优策略？

• 马尔可夫决策过程
• 值函数方法
• 策略梯度方法
• 多智能体学习

深度学习

核心问题：如何学习数据的有效表示？

• 神经网络基础
• 卷积神经网络
• 循环神经网络
• Transformer架构

模型评估

核心问题：如何评估模型的泛化能力？

• 交叉验证
• 性能指标
• 过拟合与欠拟合
• 模型选择