机器学习就像教导计算机模拟人类思维与学习过程，通过模仿大脑的认知机制，机器便能实现所谓的“智能”。本教程将系统介绍机器学习的核心方法，涵盖其工作原理、应用场景及常见问题解答。

机器学习的主要方法

经过数十年的发展，机器学习技术日益成熟，主要方法包括以下几种：

• 监督学习
• 无监督学习
• 强化学习
• 深度学习
• 深度强化学习

如上图所示，机器学习的发展方向从左至右，每一阶段的方法都比前一代更先进。接下来将逐一介绍这些方法的工作原理。

1. 监督学习

监督学习是指让机器从已有的、标注好的已知数据中学习预测模型的方法。
简单来说，先向计算机提供一组已标记的数据，然后计算机利用回归或分类技术，计算数据与标记之间的经验关系。

通过这种方式，计算机最终得到一个预测模型。训练数据量越大，模型的预测精度越高。

回归方法
计算机通过分析给定的标记与数据特征值，计算出两者之间的经验关系。这种方法最终得到的预测模型本质上就是“经验关系”。训练完成后，你可以用模型对未知数据进行预测，以检验计算机的学习效果。

分类方法
分类方法使计算机将性质相似的数据归为一组。这种方法得到的模型是一个分类器。训练完成后，你可以用未知数据让分类器进行分类，并根据分类结果评估计算机的预测准确率。

监督学习的常用算法包括：KNN、SVM 等。