大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了机器学习——day1,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
(传说中这会降低机器学习技能的速度和要到达通过机器学习来解决问题的目标)
(实践是检验知识的唯一标准)
就是Machine Learning啦(X)
机器学习是一门多领域的交叉学科,设计概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。通过模拟学习人的行为以获取新的知识或者技能重新组织已有的知识结构使其不断完善自身的性能。
应用领域有:树蛙、计算机视觉、自然语言处理、特征识别......
分为两个大类:无监督学习和监督学习!
在机器学习过程中提供对错的指示(指示厨,出动!)。通过算法让机器自己减少误差。这类学习主要应用与分类和回归。
监督学习通过给定的训练数据集学习出一个目标函数,党新的数据到来的时候,可以根据这个函数预测出结果。(其训练集的要求是,必须包含输入和输出,当然也可以说是必须包括其特征和目标(人为标注的))
常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
多的不说了,它就是利用K方式(KMean)建立中心(Centriole),通过循环和递减运算来减小误差,达到分类的目的。
ps:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78798251?utm_source=qq(K方式的详解)
一个关键词!Scikit-learn
与统计学略有差别,机器学习的预测模型是用来理解数据、解决问题的;聚焦于如何创建一个更加精准的模型,而不是用来解释模型是如何设置的。
接下来将会通过三个盆来学习机器学习:
一般也会有六个步骤来进行学习:
(ps:※为当前自认为比较重要的步骤)
当然也有一些原则需要牢记:
代码路径:https://github.com/weizy1981/MachineLearning
以上是大佬教程为你收集整理的机器学习——day1全部内容,希望文章能够帮你解决机器学习——day1所遇到的程序开发问题。
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