第2章 大模型的基础知识2.1 机器学习与深度学习基础2.1.1 机器学习概述_机器学习-大模型

1.背景介绍

1. 背景介绍

机器学习（Machine Learning）是一种自动学习和改进的算法，它使计算机程序能够自动学习和改进自己的性能。机器学习算法可以从数据中学习，并使用这些数据来做出预测或者决策。

深度学习（Deep Learning）是一种机器学习的子集，它使用多层神经网络来模拟人类大脑的工作方式。深度学习算法可以自动学习复杂的模式和特征，从而提高预测和决策的准确性。

在本文中，我们将讨论机器学习和深度学习的基础知识，包括其核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和工具推荐。

2. 核心概念与联系

2.1 机器学习与深度学习的区别

机器学习和深度学习的主要区别在于算法结构和模型复杂性。机器学习算法通常包括监督学习、无监督学习和强化学习等，它们可以是基于规则的或基于数据的。深度学习则是一种特殊类型的机器学习算法，它使用多层神经网络来模拟人类大脑的工作方式。

2.2 机器学习与深度学习的联系

深度学习是机器学习的一种特殊类型，它可以处理更复杂的问题，如图像识别、自然语言处理和语音识别等。深度学习算法可以自动学习复杂的模式和特征，从而提高预测和决策的准确性。

3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

3.1 监督学习

监督学习是一种机器学习算法，它使用标记的数据集来训练模型。监督学习算法可以包括线性回归、逻辑回归、支持向量机等。

3.1.1 线性回归

线性回归是一种简单的监督学习