简介:
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从经验中学习并改进其在特定任务上的表现，而无需进行明确的编程。机器学习涉及多种算法和统计模型，它们可以从数据中学习规律，并做出预测或决策。机器学习的应用非常广泛，包括图像识别、语音识别、推荐系统、自动驾驶汽车、医疗诊断等。
机器学习主要分为以下几类：
- 监督学习（Supervised Learning）：算法从标记的训练数据中学习，以便对新的未标记数据进行预测。
- 无监督学习（Unsupervised Learning）：算法从未标记的数据中学习，以发现数据中的结构或模式。
- 半监督学习（Semi-supervised Learning）：结合了监督学习和无监督学习的特点，使用少量标记数据和大量未标记数据。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：算法通过与环境交互来学习如何做出决策，以最大化某种累积奖励。
机器学习的关键组成部分包括：
- 数据预处理：清洗、规范化和转换原始数据，使其适合用于训练模型。
- 特征选择：从数据中选择对模型预测最有用的特征。
- 模型选择：选择适合特定问题和数据的机器学习算法。
- 训练：使用训练数据来调整模型的参数。
- 评估：评估模型在测试数据上的表现，以确定其准确性和泛化能力。
- 优化：调整模型参数或算法设置，以提高模型性能。
学习课程推荐:
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吴恩达《机器学习》基础课程：
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吴恩达《深度学习专项课程》：
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吴恩达《机器学习与人工智能导论》：
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吴恩达《机器学习工程》：
- 这门课程教授学生如何将机器学习算法应用到实际问题中，包括数据准备、模型训练和部署等。
使用 Python 进行机器学习
课程链接:https://www.learndatasci.com/out/coursera-ibm-machine-learning-python/
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其他:
- 高阶机器学习专项课程 ：
- 由俄罗斯国家研究型高等经济大学提供，适合已经有一定基础的学习者。
- 课程链接：Coursera - Advanced Machine Learning Specialization
- 哥伦比亚大学的 Machine Learning 课程 ：
- 这是一门数学基础要求较高的高级课程，涵盖了机器学习的概率方法。
- 免费在线版地址：Introduction to Machine Learning
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow ：
- 书籍和课程结合，涉及使用Python的机器学习应用，适合希望通过实践学习的学习者。