网站域名在山东备案却在苏州,济南网站优化培训,建设工程质量监理协会网站,北京门户网站制作百度百科#xff1a; 机器学习是一门多领域交叉学科#xff0c;涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为#xff0c;以获取新的知识或技能#xff0c;重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 …百度百科 机器学习是一门多领域交叉学科涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。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。 它是人工智能核心是使计算机具有智能的根本途径。
基本概念
机器学习的基本思路
把现实生活中的问题抽象成数学模型并且很清楚模型中不同参数的作用利用数学方法对这个数学模型进行求解从而解决现实生活中的问题评估这个数学模型是否真正的解决了现实生活中的问题解决的如何 定义 机器学习是计算机科学的一个分支在这个领域中机器能够学着执行那些没有被显式编程的任务 简而言之机器观察某项任务中存在的模式并试图以某种直接或间接的方式模仿它 通过训练集不断识别特征不断建模最后形成有效的模型这个过程就叫“机器学习”
分类
监督学习对数据集进行转换监督学习是指我们给算法一个数据集并且给定正确答案。机器通过数据来学习正确答案的计算方法。比如准备一堆猫狗照片打上标签这些标签就是“正确答案”机器通过大量学习就可以学会在新照片中认出猫和狗。
机器学习的大部分工作都是训练某种监督分类器。 非监督学习对数据进行分组非监督学习中给定的数据集没有“正确答案”所有的数据都是一样的。无监督学习的任务是从给定的数据集中挖掘出潜在的结构。比如准备一堆猫狗照片不给任何标签希望机器能够将这些照片分分类。非监督学习虽然把猫狗分成两类但是机器并不知道哪个是猫哪个是狗。对于机器来说相当于分成了 A、B 两类 机器学习实操步骤
● 收集数据 ● 数据准备 ● 选择一个模型 ● 训练 ● 评估 ● 参数调整 ● 预测开始使用
经典机器学习算法 人工智能、机器学习、深度学习的关系
深度学习基础介绍
待更新
参考
–《深度学习图解》[安德鲁.特拉斯克]
