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机器学习

author  author  2022-09-14  585

关键词：

1、概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科。专门研究计算机怎样模拟学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

2、学科定位：人工智能（Artificial Intelligence， AI）的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用编辑人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

3、定义：探究和开发一系列算法来如何使计算机不需要通过外部明显的指示，而可以自己通过数据来学习、建模，并且利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。

Arthur Samuel（1959）：一门不需要通过外部程序指示而让计算机有能力自我学习的学科

Langley（1996）：机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

Tom Michelle（1997）：机器学习是对能够通过经验自动改进的计算机算法的研究

学习：针对经验E和一系列的任务T和一定表现的衡量P，如果随着经验E的积累，针对定义好的任务T可以提高表现P，就说计算机具有学习能力。

例如计算机下棋：经验是下了多少棋，任务是赢棋，表现是和人下棋的胜率。

一文读懂什么是机器学习--1.机器学习是什么?

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机器学习入门

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机器学习基础教程笔记---机器学习概述(代码片段)

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机器学习必备手册

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麦子学院学习视频之机器学习:1.1机器学习介绍

今天开始学习机器学习，在网上找了很多视频还有书籍。由于本人不是计算机专业的学生，基础知识还是比较薄弱，但我非常想学习机器学习以及深度学习。最后还是选择了麦子学院的彭亮老师的《机器学习基... 查看详情

机器学习：azure机器学习模型搭建实验

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机器学习直接放弃

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机器学习基础教程笔记---机器学习概述(代码片段)

机器学习第一篇初识机器学习

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机器学习：机器学习算法分类

文章目录机器学习算法分类一、监督学习1、回归问题2、分类问题二、无监督学习三、半监督学习四、强化学习机器学习算法分类根据数据集组成不同，可以把机器学习算法分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习... 查看详情

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机器学习概念理解与基本知识1、机器学习是什么在数据上通过算法总结出规律模式，应用在新数据上做预测。2、机器学习基本概念2.1、不同类型的问题监督学习：分类问题（选择）、回归问题（计算）无监督学习：聚类问题（... 查看详情

机器学习实战第1章机器学习基础

第1章机器学习基础机器学习概述机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。获取海量的数据从海量数据中获取有用的信息我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的意义。机器学习场景例如：识别动... 查看详情

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

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一、统计机器学习的研究内容网络算法机器优化概率统计数据矩阵信息模型推理获知识靠学习Wearedrowningininformationandstarvingforknowledge.-JohnNaisbittData->Model->Knowledge二、机器学习与应用统计学对比MLSTATISTICS备注NetworksGraphsModels网络... 查看详情

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简单介绍一下机器学习：　　简单理解一下“机器学习”：从字面上，可以想到，让机器去学习，学习什么呢？简单来说其实就是从数据中学习得到一些信息。机器学习能让我们从数据集中受到启发，意思就是，利用计... 查看详情

机器学习：机器学习的一个实例

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mooc机器学习-01机器学习

1关于机器学习　　机器学习是实现人工智能的手段,其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习,改善具体算法的性能　　　　多领域交叉,涉及概率论、统计学,算法复杂度理论等多门学科　　　　广泛应用于网络搜索、... 查看详情

机器学习入门机器学习简介|附加小练习(代码片段)

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