机器学习实战学习笔记 1-- 基础

1, 什么是机器学习

机器学习,简单说就是要把无序的数据,转化为人们可以识别的有用的数据。

2,机器学习需要哪些基础知识

机器学习横跨很多学科领域,包括但不限于 计算机, 数理统计, 工程技术等。

3,什么时候可以用机器学习

一般我们写代码解决问题,结果或者计算过程具有确定性。

比如计算完全数,水仙花数,或者保险系统费用计算,都有详细规则可以参考,直到得到可以验证的结果。

但有些情况不同,你只有数据,要分析判断谁是谁,比如图像识别,手写字体识别,用户喜欢什么等,结果不具有确定性。

4,机器学习的主要任务

第一是分类,什么是什么

第二个是回归,用于预测数值型数据

以上两类为监督学习,因为这些任务相关算法知道要预测什么

对应的还有无监督学习,聚类,密度分析,降低数据的维度

另外还有半监督学习

5,应用步骤

收集数据,准备输入数据,分析输入数据,训练算法,验证算法,使用算法

 

posted @ 2014-04-25 11:54  自由行走  阅读(183)  评论(0编辑  收藏  举报