简单地说，机器学习算法是从数据中学习的计算机程序。计算机从数据中收集信息，并使用它来更好地完成任务。该算法需要经过足够的训练以确保准确性。
那机器学习算法是如何工作的？了解一下人工智能的基本概念会得到一个更明确的答案。
人工智能是一个总称，指的是表现出任何形式的人类认知的计算机。这是一个用于描述计算机模仿人类智能方式的术语。即使按照“智能”的定义，人工智能的运作方式与人类的思维方式本质上是不同的。
人工智能采取计算机程序的形式，使用Python、Java等语言，试图编写重现人类认知过程的复杂程序。其中一些被称为机器学习算法的程序可以准确地重建学习认知的过程。
这一过程中，机器学习算法通过接触到的所有变量，并找到这些变量的最佳组合来解决问题。因此，机器学习算法需要经过大量的数据反复试验“学习”这种独特的变量组合，找到最佳解决方案。
总的来说，机器学习算法学习的数据越多，它在解决问题时就越有效。并且这个过程随着每次解决问题，算法都会不断改进和自我迭代。
如何创建机器学习算法
为了让算法能够自我学习，可以采取多种方法。通常，创建机器学习算法始于定义问题。这包括试图找到解决它的方法，描述它的界限，并专注于最基本的问题陈述。
一旦定义了问题，就会清理数据。每个机器学习问题都带有一个数据集，必须对其进行分析才能找到解决方案。
算法通常模仿人类的认知方法。在清理数据并使其对机器学习算法可读之后，必须对数据进行预处理，这会增加最终解决方案的准确性。
比如在提供的分析猫图像的算法示例中，程序被教导分析图像颜色的变化以及图像如何变化。如果颜色突然从一个像素切换到另一个像素，则可能表示猫的轮廓。通过这种方法，算法可以找到图片中猫的边缘。使用这些方法，可以调整 ML 算法，直到它们可以在小数据集中找到最佳解决方案。
一旦这一步完成，目标函数就会被引入。目标函数使算法更有效地完成它的工作。虽然猫检测算法的目标是检测猫，但目标函数是在最短的时间内解决问题。通过引入目标函数，可以专门调整算法，使其能更快更准确地找到解决方案。
机器学习算法的类型
1、监督机器学习
监督机器学习是训练机器学习算法的应用最广泛的方法，因为它算法相对简单。监督机器学习从一个称为训练数据集的小数据集中学习。然后将这些知识应用于更大的数据集，称为问题数据集，从而产生解决方案。输入这些机器学习算法的数据被标记和分类以使其易于理解，因此需要大量的人力来标记数据。
2、无监督机器学习算法
无监督机器学习算法与有监督算法相反。提供给无监督机器学习算法的数据既没有标记也没有分类。这意味着要求机器学习算法以最少的手动训练来解决问题。这些算法被赋予数据集并留给他们自己的设备，这使他们能够创建一个隐藏的结构。隐藏结构本质上是未标记数据集中的意义模式。
3、强化学习算法
这是一种新型的机器学习算法，强化学习算法会在算法提供正确的解决方案时为它们提供奖励，并在解决方案不正确时移除奖励。更高效的解决方案也为强化学习算法提供更高的奖励，然后优化其学习过程，通过反复试验获得最大的奖励。
流行的机器学习算法
一些最流行的机器学习算法包括：
线性回归：线性回归是一种监督学习算法，用于找到最适合一组数据点的直线。
逻辑回归：逻辑回归是一种监督学习算法，用于将数据点分为两类。
支持向量机：支持向量机是用于分类和回归任务的监督学习算法。
决策树：决策树是用于分类和回归任务的监督学习算法。
随机森林：随机森林是用于分类和回归任务的集成学习算法。
K最近邻：K最近邻是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。
