机器学习--概念理解

知识点

一、机器学习概述

  1. 人工智能

  2. 机器学习

  3. 深度学习

  4. 学习的范围:模式识别、数据挖掘、统计学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理

  5. 可以解决的问题:给定数据的预测问题

二、机器学习的类型

  • 监督学习

    • 分类

    • 回归

  • 无监督学习

    • 聚类

    • 降维

  • 强化学习

三、机器学习的背景知识

  • 数学基础:高等数学,线性代数,概率论与数理统计

  • python基础:numpy,pandas,scipy,mathplotlib,scikit-learn

四、机器学习的开发流程

五、练习

课程:Code.org

相关推荐
Ronin-Lotus2 小时前
深度学习篇---剪裁&缩放
图像处理·人工智能·缩放·剪裁
毛飞龙2 小时前
Python类(class)参数self的理解
python··self
魔尔助理顾问2 小时前
系统整理Python的循环语句和常用方法
开发语言·后端·python
cpsvps3 小时前
3D芯片香港集成:技术突破与产业机遇全景分析
人工智能·3d
国科安芯3 小时前
抗辐照芯片在低轨卫星星座CAN总线通讯及供电系统的应用探讨
运维·网络·人工智能·单片机·自动化
AKAMAI3 小时前
利用DataStream和TrafficPeak实现大数据可观察性
人工智能·云原生·云计算
微光-沫年3 小时前
150-SWT-MCNN-BiGRU-Attention分类预测模型等!
机器学习·matlab·分类
Ai墨芯1114 小时前
深度学习水论文:特征提取
人工智能·深度学习
无名工程师4 小时前
神经网络知识讨论
人工智能·神经网络
nbsaas-boot4 小时前
AI时代,我们更需要自己的开发方式与平台
人工智能