1. 机器学习概述

1）贴上Python环境及pip list截图，了解一下大家的准备情况。暂不具备开发条件的请说明原因及打算。

 

 

 

 

2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。

　　什么是机器学习？

　　　　给定任务T，在合理的方案P下，某计算机程序通过自主学习任务T获取经验E，随着经验E的积累该程序对于任务T的性能逐步提高。

　　机器学习流程：

　　数据收集——>数据清洗——>特征工程——>数据建模

 　　机器学习的内涵与外延：

　　　　机器学习可以解决什么问题？

　　　　　　给定数据预测：数据清洗/特征选择、确定算法模型/参数优化、结果预测。

　　　　不能解决什么问题？

　　　　　　大数据存储、并行计算、做一个机器人。

3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。

 　　机器学习室人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个系统，使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该系统可以在性能上不断学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。分类有：监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习。

　　自己的理解：通过计算机建立算法模型，通过不断的大量数据进行训练，用获取的函数去预测一些动作。