机器学习与人工智能和深度学习有关。 由于我们生活在一个不断进步的技术时代，现在可以预测接下来会发生什么，并知道如何使用 ML 改变我们的方法。
因此，你不仅限于手动方式； 现在几乎所有任务都是自动化的。 针对不同的工作设计了不同的机器学习算法。moonbeam 这些算法可以解决复杂的问题并节省数小时的业务时间。
因此，机器的行为与人类相似。 它是一种人工智能，允许软件应用程序通过利用数据和改进自身来更准确地预测和执行不同的任务。
由于计算技术发展迅速，今天的机器学习与过去的机器学习不同。 从模式识别到学习执行某些任务的理论，机器学习证明了它的存在。
通过机器学习，计算机可以从以前的计算中学习，以产生可重复、可靠的决策和结果。 换句话说，机器学习是一门获得新动力的科学。
尽管许多算法已经使用了很长时间，但能够自动将复杂计算应用于大数据，而且越来越快，一遍又一遍，这是最近的发展。
许多领先的公司，如谷歌、优步、Instagram、亚马逊等，都将机器学习作为其运营的核心部分。 但是，处理大量数据的行业都知道机器学习模型的重要性。
组织能够利用这项技术高效地工作。 金融服务、政府、医疗保健、零售、运输和石油天然气等行业使用机器学习模型来提供更有价值的客户结果。
Facebook 正在使用机器学习来个性化会员在他们的提要上的体验。 如果用户经常停下来查看同一类别的帖子，推荐引擎就会开始显示更多相同类别的帖子。
在屏幕背后，推荐引擎试图通过会员的模式来研究他们的在线行为。 当用户更改其操作时，提要会自动调整。
人力资源信息系统 (HRIS)：它在其软件中使用机器学习模型来筛选其应用程序并识别所需职位的最佳人选。
自动驾驶汽车：机器学习算法使汽车制造公司能够识别物体或感知驾驶员的行为以立即发出警报以防止事故发生。
ML 模型是经过训练以判断和识别某些模式的计算机软件或应用程序。 你可以在数据的帮助下训练模型并为其提供算法，以便它从该数据中学习。
例如，你想要制作一个根据用户的面部表情识别情绪的应用程序。 在这里，你需要为模型提供标有不同情绪的不同面部图像，并训练好你的模型。 现在，你可以在你的应用程序中使用相同的模型来轻松确定用户的心情。
简单来说，机器学习模型是一种简化的过程表示。 这是确定某物或向消费者推荐某物的最简单方法。 模型中的所有内容都是近似值。
例如，当我们绘制或制造地球仪时，我们将其赋予球体形状。 但实际的地球并不是我们所知道的球形。 在这里，我们假设形状来构建一些东西。 ML 模型的工作方式类似。
监督学习是一种简单的机器学习模型，涉及学习基本功能。 此函数将输入映射到输出。 例如，如果你有一个包含两个变量的数据集，年龄作为输入，身高作为输出。
分类是机器学习领域中广泛使用的预测建模任务，其中为给定的输入数据预测标签。 它需要训练数据集具有广泛的输入和输出实例，模型可以从中学习。
它用于垃圾邮件过滤、文档搜索、手写字符识别、欺诈检测、语言识别和情感分析。 在这种情况下输出是离散的。
在这个模型中，输出总是连续的。 回归分析本质上是一种统计方法，它模拟一个或多个独立变量与目标或因变量之间的联系。
回归分析是一种“最佳猜测”方法，可根据数据集生成预测。 简单来说，将不同的数据点拟合成一个K线走势图，以获得最精确的值。
无监督学习本质上用于在不参考标记结果的情况下从输入数据中得出推论和寻找模式。 该技术用于在无需人工干预的情况下发现隐藏的数据分组和模式。
无监督学习还用于使用包括两种方法的降维过程来减少模型的有限数量的特征：奇异值分解和主成分分析。
最常见的聚类或分组算法包括层次聚类、基于密度的聚类、均值偏移聚类和 k 均值聚类。 每种算法用于查找聚类的方式都不同，但每种情况下的目标都是相同的。
它是一种减少正在考虑的各种随机变量以获得一组主变量的方法。 换句话说，将特征集降维的过程称为降维。 该模型的流行算法称为主成分分析。
强化学习是一种学习范式，在这种范式中，代理学习与环境交互，并且对于正确的动作集，它偶尔会获得奖励。
在这里，我们的想法是以尽可能最好的方式找到一条适合你需要的数据的线。 线性回归模型有一些扩展，包括多元线性回归和多项式回归。 这意味着分别找到拟合数据的最佳平面和拟合数据的最佳曲线。 逻辑回归
决策树模型广泛应用于战略规划、机器学习和运筹学。 它由节点组成。 如果你有更多的节点，你会得到更准确的结果。 决策树的最后一个节点包含有助于更快做出决策的数据。
这是一种集成学习技术。 简单来说，它是建立在决策树之上的。 随机森林模型通过使用真实数据的引导数据集涉及多个决策树。 它在树的每一步随机选择变量的子集。
支持向量机 (SVM) 是一种受监督的机器学习算法，当我们谈论最基本的层面时，它很复杂但很直观。
例如，如果有两种类型的数据或类，SVM 算法将找到该类数据之间的边界或超平面，并最大化两者之间的间隔。 有许多平面或边界将两个类分开，但一个平面可以最大化类之间的距离或边距。
主成分分析意味着将更高维度的信息投影到更小的空间。 这导致数据的最小维度。 这样，你可以在不影响位置的情况下保留模型中的原始值，但会减小尺寸。
简单来说，它是一种降维模型，专门用于将数据中心化存在的多个变量降为最少的变量。 可以通过将那些测量尺度相同且相关性高于其他变量的变量放在一起来完成。
例如，PCA 有助于解释包含许多问题或变量的调查，例如关于幸福感、学习文化或行为的调查。 你可以使用 PCA 模型看到其中的最小变量。
朴素贝叶斯算法用于数据科学，是许多行业中使用的流行模型。 这个想法取自贝叶斯定理，该定理解释了概率方程，例如“给定 P 的 Q的概率是多少。
神经网络再次成为行业中最常用的模型。 它本质上是各种数学方程式的网络。 首先，它采用一个或多个变量作为输入并通过方程网络。 最后，它会为你提供一个或多个输出变量的结果。
KNN 算法用于分类和回归问题。 它广泛用于数据科学行业以解决分类问题。 此外，它存储所有可用案例并通过其 k 个邻居的投票对即将到来的案例进行分类。
距离函数执行测量。 例如，如果你想要一个人的数据，你需要与离那个人最近的人交谈，比如朋友、同事等。以类似的方式，KNN 算法起作用。
