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title: 机器学习基础
tags:
  - topic
  - machine-learning
  - joplin
type: topic
source_type: reconstructed
created: 2026-04-22
updated: 2026-04-27
aliases:
  - 入门机器学习
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# 机器学习基础

> [!abstract]
> 本主题重构自 `raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/`，重点不是只记算法名字，而是先建立“数据、特征、模型、评估、应用”这一条完整主线。

## 这门主题在解决什么问题

- 机器学习到底在解决什么类型的问题。
- 数据集、特征、目标值、训练集、测试集这些基础对象分别扮演什么角色。
- 特征工程为什么经常比单纯换模型更重要。
- 分类、回归、聚类这些算法体系如何按任务类型来理解。

## 推荐复习顺序

1. [[机器学习概述]]
2. [[机器学习特征工程]]
3. [[机器学习分类算法体系]]
4. [[机器学习回归与聚类]]

## 模块地图

- [[机器学习概述]]：人工智能、机器学习、深度学习的关系，监督学习与无监督学习，机器学习开发流程。
- [[机器学习特征工程]]：数据集获取、训练测试划分、特征提取、预处理与降维。
- [[机器学习分类算法体系]]：sklearn 转换器与估计器、KNN、朴素贝叶斯、交叉验证与网格搜索。
- [[机器学习回归与聚类]]：线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类、模型拟合问题。

## 关键概念

- [[机器学习]]
- [[特征工程]]
- [[监督学习]]
- [[无监督学习]]
- [[训练集与测试集]]
- [[分类问题]]
- [[回归问题]]
- [[聚类]]
- [[交叉验证]]
- [[过拟合与欠拟合]]

## 常见误区

- 把机器学习理解成“套一个算法就结束”，忽略数据表示和问题定义。
- 只背监督学习、无监督学习名词，不去区分分类、回归、聚类的任务目标。
- 把特征工程当成前处理琐事，而不是模型效果的关键来源。
- 只看准确率，不关注数据划分、泛化能力和调参方式。

## 来源范围

- [[raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/1、机器学习概述.md]]
- [[raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/2、特征工程.md]]
- [[raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/3、分类算法体系.md]]
- [[raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/4、回归和聚类算法体系.md]]
- [[raw/Joplin/机器学习/1、入门机器学习/附件：思维导图.md]]
- [[raw/Documents/机器学习 (周志华-(书签带目录)) (Z-Library)/机器学习 (周志华-(书签带目录)) (Z-Library).md]]
- [[raw/Documents/机器学习实战 = Machine Learning in Action (Peter Harrington) (Z-Library)/机器学习实战 = Machine Learning in Action (Peter Harrington) (Z-Library).md]]
- [[raw/Documents/零基础学机器学习/零基础学机器学习.md]]
- [[source-d2l-zh-pytorch]]

## 相关入口

- [[Documents资料库]]
- [[source-d2l-zh-pytorch]]
- [[joplin-overview]]
- [[joplin-rebuild-schema]]