机器学习基础名词解释

机器学习是人工智能的一个重要分支，它的目标是使计算机系统能够从数据中“学习”知识或模式，从而做出准确的预测或决策。以下是机器学习中一些基础名词的解释：

1. 监督学习（Supervised Learning）：监督学习是一种机器学习方法，它利用已知输入和输出数据（训练数据）来训练模型，使模型能够根据输入数据预测输出数据。
2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习是一种机器学习方法，它利用无标签数据来训练模型，使模型能够发现数据中的内在结构和模式。
3. 线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种回归分析方法，它通过最小化预测值与实际值之间的平方误差来拟合一条直线，从而预测因变量的值。
4. 容量（Capacity）：容量通常用于描述模型的复杂度或表示模型能够学习到的数据的最大数量。高容量的模型能够更好地拟合训练数据，但可能会过拟合；而低容量的模型则更容易泛化。
5. 过拟合（Overfitting）：过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差的现象。这是因为模型过于复杂，以至于记住了训练数据中的噪声和异常值。
6. 欠拟合（Underfitting）：欠拟合是指模型在训练数据上表现较差的现象。这是因为模型过于简单，无法捕捉到数据中的复杂模式。
7. 正则化（Regularization）：正则化是一种防止过拟合的技术，通过在损失函数中增加一个惩罚项来限制模型的复杂度。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。
8. 超参数和验证集（Hyperparameters and Validation Set）：超参数是在训练之前需要设置的参数，它们不能通过训练过程中优化算法来调整。验证集用于调整超参数和选择最好的模型。
9. 估计（Estimation）：估计是用样本信息来推断总体特性的过程。在机器学习中，估计通常用于估计模型的参数或性能指标。
10. 偏差和方差（Bias and Variance）：偏差是指模型的预测值与实际值之间的平均误差。方差是指模型的预测值随训练数据的微小变化而变化的程度。偏差和方差是影响模型泛化能力的两个重要因素。
11. 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）：最大似然估计是一种参数估计方法，它通过最大化目标函数的似然度来估计参数。这种方法常用于概率模型中。
12. KL散度（Kullback-Leibler Divergence）：KL散度是衡量两个概率分布P和Q之间的相似度的一种方法。在机器学习中，KL散度常用于度量两个概率分布之间的差异。
13. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）：随机梯度下降是一种优化算法，它通过迭代地沿着负梯度的方向更新参数来最小化损失函数。在机器学习中，随机梯度下降是常用的优化算法之一。