图解机器学习

推荐与广告计算是利用算法分析大量数据，以预测用户的兴趣和行为模式，进而向他们展示个性化的内容或产品广告。这些技术广泛应用于电商、社交媒体和在线视频平台，帮助企业提升用户体验和经济效益。通过机器学习模型，系统能够不断学习和优化，实现更准确的用户画像和推荐结果。

在机器学习领域，对模型的测量和评估至关重要。选择与问题相匹配的评估方法，能帮助我们快速准确地发现在模型选择和训练过程中出现的问题，进而对模型进行优化和迭代。本文我们系统地讲解一下机器学习模型评估相关知识。

机器学习（Machine learning）是人工智能的子集，是实现人工智能的一种途径，但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。大概在上世纪80年代开始蓬勃发展，诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。