机器学习算法分类：从有监督到强化学习 引言 想象一下四种不同的学习方式： 有监督学习：就像有老师教，给你题目和答案，让你学会解题 无监督学习：就像自学，没有答案，自己发现规律 半监督学习：就像老师只教一部分，剩下的自己学 强化学习：就像通过试错学习，做对了给奖励，做错了不给奖励 理解这四种学习方式，
发布于 2025-11-22
机器学习基础概念：样本、特征、标签与数据集划分 引言 想象一下，你要教一个小朋友识别水果： 样本：就是一个个具体的水果（苹果、香蕉、橙子...） 特征：就是描述水果的属性（颜色、大小、形状...） 标签：就是水果的名字（"这是苹果"、"这是香蕉"） 数据集划分：就像把水果分成三堆——一堆用来教（训练
发布于 2025-11-22
机器学习发展历程：从符号主义到预训练模型的演进之路 引言 机器学习的发展历程就像人类学习方式的演变：从最初的"死记硬背"（符号主义），到"总结规律"（统计学习），再到"模仿大脑"（神经网络），最后到"博览群书"（预训练模型）。每个阶段都有其独特的思维方式和技术特点，共同构成了今天人工智能的辉煌成就。
发布于 2025-11-22
