一、什么是机器学习（ML）模型

机器学习模型是一种预设了算法的智能文件，可以学习特定模式的数据集，并从中提取洞见，作出预测。在创建 ML 模型时，您需定义想要获得的答案，并设置模型的工作和学习参数。

当 ML 模型开始处理新数据时，您就可以获得可操作的洞见。此类模型还被用于未设已知目标的大范围数据 — 凭借其利用模式的能力，它们可以处理随机数据，并依旧从中提取洞见。

二、ML 模型的工作原理

ML 模型的工作目标是从所有类型的数据中寻找解决方案、模式和洞见。在通过已知算法运行 ML 模型时，该模型会有效地学习数据集，并提取洞见。提取的洞见越多，模型就越能以更快速、更有效的方式借助知识进行深层次挖掘。

从本质上讲，ML 模型的工作和学习方法借助的是人类的经验视角。虽然计算机不具备根据经验进行推理和学习的先天能力，但赋予 ML 模型功能的算法在运行时会尽可能地模拟人类经验。ML 模型可通过算法的参数和预设复制经验学习法。如此，ML 模型就能够进行深层次的分析和预测，这在其他情况下是不可能的。

在为 ML 模型创建学习算法时，就设计了供模型学习的培训数据。这使得数据集内的复合体验得以实现，使 ML 模型的学习、研究、提取洞见以及作出有利于组织的预测的能力呈指数级增长。

三、ML 模型的类型

关键类型的 ML 模型有两种运行方式。这两种方式均是利用算法来模拟学习特定数据的过程。两者的关键区别在于结构化方法与随机化方法。机器学习模型的工作原理是借助生活经验。换句话说，计算机可借助这种方法，以基于人类经验的方式评估数据。

1、监督学习

监督学习方法是指根据常量或稳定变量进行预测。这种形式的算法能够利用已知数据及其后续答案，为新数据集设定预测参数。该方法可以准确预测新数据，因为之前研究过的数据中包含了构造参数。

2、无监督学习

无监督学习方法指通过对数据的粗略探索，建立对数据固有隐藏模式和构造的基础性理解。为了在未设置预定参数（例如监督学习方法）的前提下从数据中得出洞见和推论，在探索数据集时，这种算法的目标是发现其中的离散模式，甚至是隐藏模式。该方法经常用于各个行业，是市场研究和基因测序研究的热门选择。

四、如何构建 ML 模型

构建 ML 模型包括可有效实现部署的各种步骤。构建、训练、部署和监控 ML 模型可以遵循以下流程：

1、分析

您的组织必须分析提取洞见所用的问题和目标。并非所有组织都具备坚实的基础，足以支持 ML 全力运作。在组织内建立上下文至关重要。

2、选择算法

挖掘组织数据是必经步骤，原因在于这可以帮助您选择合适的模型运行算法。选择正确的算法可以确保您获得洞见和可操作的结果，让您的组织直接受益。

3、数据准备

所选择的数据集必须做好准备，以便进行模型处理。数据集就绪后，您就可以启动 ML 模型，开始提取洞见，进行预测。

4、部署

既然问题已定义，算法已确定，数据已清理，接下来您的组织就可以部署自定义 ML 模型了。构建有效的模型，并将问题解决方案作为其有意目标，是机器学习基础的关键。

以上就是关于什么是机器学习（ML）模型、ML 模型的工作原理、ML 模型的类型、如何构建 ML 模型的全部内容了，希望对你有所帮助。

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