1.机器学习概论
1.python基础的准备
本课程拟采用Python做为机器算法应用的实现语言,所以请确保:
1)安装好Python开发环境, PyCharm 或 Anaconda等都可以,按个人习惯喜好。
2)基本库的安装,如numpy、pandas、scipy、matplotlib
3)具备一定的Python编程技能,如果不熟悉,可选择一个教程进行学习,Python简单好上手,资源也很丰富。
菜鸟教程 Python 3 教程 http://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html
廖雪峰的官方网站 Python3 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400
2.本周视频学习内容:https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=1
1)P4 Python基础
2)P1 机器学习概论
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及较多的数学知识,我们不做太多理论上的要求,如果有听不懂的地方,不要放弃,看一遍就有个印象。通过观看视频,大家对课程有个总体的认识。
建议大家边看边做笔记,记录要点及所在时间点,以便有必要的时候回看。学习笔记也是作业的一部分。
3.作业要求:
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。
3)什么是机器学习,有哪些分类?结合案例,写出你的理解。
什么是机器学习?
用学习方式分类:有监督学习,半监督学习,无监督学习,强化学习
用学习任务分类:分类(有监督),聚类(无监督),回归(有监督)
监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数,将输入映射到合适的输出,比如分类。
非监督学习:直接对输入数据集进行建模,比如聚类。
半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数。
强化学习:鼓励与惩戒的信号。