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【机器学习 Sklearn】机器学习的概述
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本文由观看B站黑马视频所写
人工智能概述
机器学习与人工智能、深度学习
机器学习和人工智能,深度学习的关系
-
机器学习是人工智能的一个实现途径
-
深度学习是机器学习的一个方法发展而来
达特茅斯会议-人工智能的起点
- 1956年8月,在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中,
约翰·麦卡锡(John McCarthy)
马文·闵斯基(Marvin Minsky,人工智能与认知学专家)
克劳德·香农(Claude Shannon,信息论的创始人)
艾伦·纽厄尔(Allen Newell,计算机科学家)
赫伯特·西蒙(Herbert Simon,诺贝尔经济学奖得主)等科学家正聚在一起,讨论着一个完全不食人间烟火的主题:
用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。
会议足足开了两个月的时间,虽然大家没有达成普遍的共识,但是却为会议讨论的内容起了一个名字:
人工智能
因此,1956年也就成为了人工智能元年。
机器学习、深度学习能做些什么
机器学习的应用场景非常多,可以说渗透到了各个行业领域当中。医疗、航空、教育、物流、电商等等领域的各种场景。
用在挖掘、预测领域:
- 应用场景:店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类…
用在图像领域:
- 应用场景:街道交通标志检测、人脸识别等等
用在自然语言处理领域:
- 应用场景:文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测等等
当前重要的是掌握一些机器学习算法等技巧,从某个业务领域切入解决问题。
人工智能阶段课程安排
什么是机器学习
解释
定义:机器学习是从数据中自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测。
我们人从大量的日常经验中归纳规律,当面临新的问题的时候,就可以利用以往总结的规律去分析现实状况,采取最佳策略。
从数据(大量的猫和狗的图片)中自动分析获得模型(辨别猫和狗的规律),从而使机器拥有识别猫和狗的能力。
从数据(房屋的各种信息)中自动分析获得模型(判断房屋价格的规律),从而使机器拥有预测房屋价格的能力
数据集构成
结构:特征值+目标值
注:
对于每一行数据我们可以称之为样本。
有些数据集可以没有目标值:
机器学习算法分类
监督学习(supervised learning)(预测)
-
定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归),或是输出是有限个离散值(称作分类)。
-
分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络
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回归 线性回归、岭回归
无监督学习(unsupervised learning)
- 定义:输入数据是由输入特征值所组成。
- 聚类 k-means
机器学习开发流程
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