关键词：
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(3) 机器学习指：对于某类任务T和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验E中学习是指，通过经验E改进后，它在任务T上由性能度量P衡量的性能有所提升。
机器学习中根据学习的方式不同可以主要可以细分为：
1 监督学习（Supervised Learning）：监督学习的输入是标注分类标签的样本集，通俗地说，就是给定了一组标准答案。监督学习从这样给定了分类标签的样本集中学习出一个函数，当新的数据到来时，就可以根据这个函数预测新数据的分类标签。
2 半监督学习（Semi-Supervised Learning）：是将监督学习和非监督学习结合的一种学习方式。半监督学习训练中含有部分标记数据和未标记数据构成。
3非监督学习（Unsupervised Learning）：现实中因为缺乏先验知识，难以人工的标注类别或者人工的进行标注成本太高。自然的希望通过直接使用未知的训练样本解决模式识别中的各种学习。在训练含有很多特征的数据集，学习到数据集上有用的结构性质。
4强化学习（Reinforcement Learning）：主要通过自身的经历学习，在行为-评价环境中获得知识。
5弱监督学习（Weakly Supervised Learning）：弱监督学习的提出也是因为数据的标注成本过高，很多任务很难获得全部真值标签。弱监督是相对于强监督学习而言，主要指标签label的强弱区分。目前主要关注三种弱监督学习类型。
机器学习基础教程笔记---机器学习概述(代码片段)
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1.机器学习概述
... 什么是机器学习：机器学习是一种能够赋予机器学习的能力，让机器想人一样的去做出决策以此让它完成直接编程无法完成的功能和方法，利用数据训练出模型，然后使用模型预... 查看详情
机器学习概述
机器怎么学习？ 处理某个特定的任务，以大量的“经验”为基础； 对任务完成的好坏，给予一定的评判标准； 通过分析经验数据，任务完成得更好了；输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据... 查看详情
python机器学习01_机器学习概述
...。从深蓝到阿法狗，人工智能已经成为未来趋势。而机器学习又是人工智能的一大重要分支，所以学习机器学习也是一个很好的选择。本系列文章将使用通俗的语言讲解机器学习，并使用scikit-learn模块实现常用的机器... 查看详情
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零基础学python--机器学习：人工智能与机器学习概述
@TOC一、机器学习与人工智能、深度学习了解机器学习定义以及应用场景说明机器学习算法监督学习与无监督学习的区别说明监督学习中的分类、回归特点说明机器学习算法目标值的两种数据类型说明机器学习(数据挖掘)的开发流... 查看详情
机器学习：人工智能概述
...智能小案例三、人工智能发展必备三要素四、人工智能、机器学习和深度学习人工智能概述一、人工智能应用场景二、人工智能小案例案例一学习链接：https://quickdraw.withgoogle.com 案例二学习链接：https://pjreddie.com/darknet/yo... 查看详情
机器学习概述
决策树优点：??直观，便于理解，小规模数据集有效缺点：??处理连续变量不好??类别较多时，错误增加的比较快??可规模性一般学习案例：https://www.cnblogs.com/molieren/articles/10664954.htmlsk-learnpython库：http://scikit-learn.org/stable/modules/tree... 查看详情
机器学习基石概述(代码片段)
目录写在前面1.什么是机器学习2.ML在日常生活中的应用3.ML的简单组成4.ML与其他领域的联系写在前面本节内容主要是介绍什么是机器学习，以及机器学习在我们日常生活中的常见应用场景，它与我们的生活并不是分离开来... 查看详情
《机器学习算法分类讲解与kaggle实战》专栏概述
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机器学习编译入门课程学习笔记第一讲机器学习编译概述(代码片段)
文章目录1.课程简介2.本节课内容大纲3.机器学习编译的定义4.机器学习编译的目标5.为什么要学习机器学习编译？6.机器学习编译的核心要素6.1.备注：抽象和实现7.总结1.课程简介 该门课程是由XGBoost的作者陈天奇进行... 查看详情
机器学习算法概述
国际权威的学术组织theIEEEInternationalConferenceonDataMining(ICDM)2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，... 查看详情
强化学习：概述
...挥重要的作用。强化学习（ReinforcementLearning），属于一种机器学习架构（范式）。我们知道机器学习一般分为监督和无监督，所谓监督即是否有外在的标准来约束样本，也就是所谓的标签；无监督则是没有标签的样本。强化学习... 查看详情
机器学习入门
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机器学习1-概述(代码片段)
机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。监督学习分为分类和回归两大类。分类：例如经过大量水果图片训练，识别新水果图片中是否含有苹果回归：例如经过大量面积-房价的数据的训练，预测某个面积... 查看详情
人工智能-机器学习-深度学习-概述
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阅读宋立恒《ai制胜：机器学习极简入门》第1章：机器学习概述(代码片段)
文章目录一、什么是机器学习二、机器学习的流程（一）数据收集（二）数据预处理（三）特征工程（四）模型构建和训练三、机器学习该如何学（一）AI时代首选Python（二）PyCharm可... 查看详情
掌握spark机器学习库-07-回归分析概述
1）回归与分类算法的区别回归的预测结果是连续的，分类的预测结果是离散的。2）spark实现的回归算法有： 3）通过相关系数衡量线性关系的程度 查看详情