机器学习（ML）是一种人工智能（AI）的分支，它关注如何通过计算机系统从数据中学习并进行预测或决策。在传统的编程中，程序员编写规则和逻辑来指导计算机处理数据。但在机器学习中，程序并不直接编写这些规则，而是提供数据和相应的结果，让计算机自行学习规律和模式，并根据这些学习得到的知识来进行预测或决策。 机器学习（ML）的前置课程为微积分、线性代数、概率论与数理统计，后置课程为深度学习（DL）
机器学习的一般步骤包括：
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数据收集：收集与问题相关的数据，这些数据可以是结构化数据（例如表格数据）或非结构化数据（例如文本、图像、音频等）。
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数据预处理：对数据进行清洗、转换和特征提取，以便于后续的模型训练。
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定义模型：根据问题的性质选择合适的机器学习模型，例如线性回归、logistic回归、softmax回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
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初始化模型参数：根据问题的性质合理设置初始化参数，可以基于经验或已有模型。
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定义损失函数：为模型训练参数提供方向，常用的损失函数有平方损失函数、交叉熵损失函数。
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定义优化算法：常用的优化算法有LMS、LWR等
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模型训练：使用已有的数据对模型进行训练，使其能够从数据中学习到相关的模式和规律。
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模型评估：使用独立于训练数据的测试数据来评估模型的性能，以便确定模型是否足够泛化，即在未见过的数据上表现良好。
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模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高其性能。
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部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境中，以解决实际问题，并持续监控和更新模型以适应变化的环境和数据。
机器学习在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、医疗诊断、金融预测、推荐系统等。随着数据量的不断增加和算法的不断发展，机器学习技术正在成为解决复杂问题和自动化决策的重要工具。