机器学习揭秘：用可视化示例学习基础

Source: Dev.to

机器如何从数据中学习？

本质上，机器学习就是在数据中寻找关系。
想象一下，你有一组数据展示了学生学习的小时数以及他们得到的分数。机器学习模型会查看这些示例，并尝试学习出一个最佳的模式，将输入（学习小时数）与输出（分数）联系起来。

一旦模式被学习到，模型就可以对新的、未见过的数据进行预测。

通过一个简单的可视化示例学习

在线性回归模型中：

• 每个点代表一个真实的数据点。
• 这条线代表模型从这些点中学到的内容。

随着模型的训练，它会不断调整自身以减少误差，更好地拟合数据。这个“从错误中学习”的过程正是机器学习强大的原因。

关键概念： 机器学习并不是记忆答案。

为什么可视化学习有帮助

可视化解释让机器学习更易于理解，因为它们：

• 展示学习过程，而不仅仅是描述。
• 减少对数学繁重解释的恐惧。
• 帮助初学者快速建立直觉。

这种方法对初学者、职业转型者或第一次接触 AI 概念的人尤其有帮助。

接下来会讲什么？

线性回归

在下一篇文章中，我们将：

• 了解线性回归到底是做什么的。
• 通过一个简单的示例进行可视化学习。
• 看看模型如何将一条线拟合到数据上。
• 在不使用繁重数学的情况下建立直觉。

这将成为理解更高级机器学习算法的基础。