一文读懂机器学习、深度学习
引言
机器学习和深度学习是当今计算机科学中炙手可热的领域，它们在各种应用中取得了巨大的成功。然而，对于初学者来说，理解机器学习和深度学习的概念以及它们的区别可能并不容易。本文将通过简单的解释和代码示例，帮助读者快速了解机器学习和深度学习的基本概念和应用。
机器学习
机器学习是一种通过计算机算法从数据中学习模式并进行预测或决策的方法。它的核心思想是从已有的数据中提取规律，并将这些规律应用到新的数据中。机器学习可以分为监督学习和无监督学习两种类型。
监督学习
监督学习是一种通过已经标记好的数据来训练模型的机器学习方法。在监督学习中，我们需要提供一组带有标签的样本数据作为输入。模型会通过学习这些数据的特征和标签之间的关系，从而得出一个能够预测标签的规律。常见的监督学习算法有线性回归、决策树和支持向量机等。
下面是一个简单的线性回归的代码示例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 创建模型对象
model = LinearRegression()
# 输入样本特征和标签
X = [[1], [2], [3], [4]]
y = [2, 4, 6, 8]
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 预测新的数据
new_data = [[5]]
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)
无监督学习
无监督学习是一种从未标记的数据中学习模式的机器学习方法。与监督学习不同，无监督学习没有标签来指导模型的训练。无监督学习的目标是发现数据中的内在结构和模式。常见的无监督学习算法有聚类、降维和关联规则挖掘等。
下面是一个简单的聚类算法的代码示例：
from sklearn.cluster import KMeans
# 创建模型对象
model = KMeans(n_clusters=2)
# 输入样本数据
X = [[1], [2], [3], [4], [5], [6]]
# 拟合模型
model.fit(X)
# 预测新的数据
new_data = [[0.5], [7]]
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)
深度学习
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。它模仿人类大脑的结构和功能，通过多层的神经网络来学习和表示复杂的模式和关系。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。
神经网络
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收多个输入并产生一个输出。神经网络的核心组件是层（layer），每一层由多个神经元组成。输入层接收原始数据，输出层产生最终的预测结果，中间层称为隐藏层，用于提取数据中的特征。
下面是一个简单的神经网络的类图示例（使用mermaid语法）：
classDiagram
class Layer {
- weights
- activation_function
+ forward(inputs)
}
class NeuralNetwork {
- layers
+ predict(inputs)
}
Layer --> NeuralNetwork
深度学习框架
深度学习
