目录

1.机器学习的知识体系

2.何为机器学习

3.何为深度学习

4.何为监督学习，无监督学习，半监督学习

5.何为强化学习

6.机器学习有什么应用场景

7.如何零基础快速入门

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1.机器学习的知识体系

 

2.何为机器学习

• 机器学习，是利用计算机的运算能力从大量的数据中发现一个“函数”或"模型"，并通过它来模拟现实世界事物间的关系，从而实现预测或判断的功能。
• 机器学习是突破传统的学习范式，是从数据中发现规则，而不是接受人类为它设定的规则。

 

3.何为深度学习

深度学习实际上就是使用神经网络技术的机器学习模型。

• 特征工程的目标是数据结构化，也就是使数据变得“计算机友好”。.
• 深度学习的出现大大的减轻了无结构数据的特征工程的工作量。

 

4.何为监督学习，无监督学习，半监督学习

监督学习和无监督学习的差异在于数据集是否有标签。

 

 

 

5.何为强化学习

强化学习中，智能体通过奖励、状态以及动作与环境互动

 

 

 

 

 

 

6.机器学习有什么应用场景

 

7.如何零基础快速入门

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