AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解：机器学习流程

AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解：机器学习流程

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）技术在各个领域得到了广泛应用。机器学习（Machine Learning, ML）作为AI的核心技术之一，已经成为了推动科技进步的重要动力。然而，对于很多初学者和从业者来说，机器学习领域的知识体系庞杂，算法原理深奥，导致学习门槛较高。为了帮助大家更好地理解和掌握机器学习技术，本文将深入浅出地讲解机器学习核心算法的原理和代码实例，并探讨其在实际应用场景中的流程。

1.2 研究现状

近年来，机器学习领域取得了突破性的进展，涌现出许多经典算法和框架。从早期的线性回归、决策树，到深度学习的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等，机器学习算法的种类和数量都在不断增长。与此同时，开源社区和工业界也推出了许多优秀的机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等，极大地降