机器学习概述
1 人工智能概述 达特茅斯会议-人工智能的起点 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 机器学习、深度学习能做些什么 传统预测 图像识别 自然语言处理2 什么是机器学习 数据 模型 预测 从历史数据当中获得规律?这些历史数据是怎么的格式? 数据集构成 特征值 + 目标值3 机器学...
1 人工智能概述
达特茅斯会议-人工智能的起点
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
机器学习、深度学习能做些什么
传统预测
图像识别
自然语言处理
2 什么是机器学习
数据
模型
预测
从历史数据当中获得规律?这些历史数据是怎么的格式?
数据集构成
特征值 + 目标值
3 机器学习算法分类
监督学习
目标值:类别 - 分类问题
k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归
目标值:连续型的数据 - 回归问题
线性回归、岭回归
目标值:无 - 无监督学习
聚类 k-means
1、预测明天的气温是多少度? 回归
2、预测明天是阴、晴还是雨? 分类
3、人脸年龄预测? 回归/分类
4、人脸识别? 分类
4 机器学习开发流程
1)获取数据
2)数据处理
3)特征工程
4)机器学习算法训练 - 模型
5)模型评估
6)应用
5 学习框架和资料介绍
1)算法是核心,数据与计算是基础
2)找准定位
3)怎么做?
1、入门
2、实战类书籍
3、机器学习 -”西瓜书”- 周志华
统计学习方法 - 李航
深度学习 - “花书”
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