機(jī)器學(xué)習(xí)是研究如何讓計(jì)算機(jī)不需要明確的程序也能具備學(xué)習(xí)能力的領(lǐng)域。它是一種通過讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而完成任務(wù)的方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型是借助數(shù)學(xué)模型理解數(shù)據(jù)的。當(dāng)模型裝上可以適應(yīng)觀測(cè)數(shù)據(jù)的可調(diào)參數(shù)時(shí)，學(xué)習(xí)就開始了。一旦模型可以擬合舊的觀測(cè)數(shù)據(jù)，那么它們就可以預(yù)測(cè)并解釋新的觀測(cè)數(shù)據(jù)。

以下是CDA數(shù)據(jù)分析師考試中機(jī)器學(xué)習(xí)概念的一些重要考點(diǎn)：

1、監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning)：監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中最常用的方法，它通過已知輸入和輸出來訓(xùn)練模型。而非監(jiān)督學(xué)習(xí)則是沒有已知的輸入和輸出，模型需要從數(shù)據(jù)中自行發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)或模式。

2、強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)是另一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過讓模型在環(huán)境中進(jìn)行試錯(cuò)，并從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)，以獲得最佳的行為策略。

3、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它通過使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人腦的學(xué)習(xí)方式。深度學(xué)習(xí)在圖像、語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。

4、遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning)：遷移學(xué)習(xí)是指將在一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到另一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域中的學(xué)習(xí)方法。

5、模型評(píng)估(Model Evaluation)：在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估是非常重要的步驟，它通過使用各種評(píng)估指標(biāo)來衡量模型的性能。這些指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。

6、過擬合(Overfitting)和欠擬合(Underfitting)：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得非常好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象;而欠擬合則是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳的現(xiàn)象。

7、正則化(Regularization)：正則化是一種用于防止過擬合的技術(shù)，它通過在模型的損失函數(shù)中增加一項(xiàng)來懲罰模型的復(fù)雜性。