机器学习

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。

 

 

 

 

 

 

由于没有看到包，我自己去找

 

 

 

 

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。

机器学习通常分为四类

监督学习

无监督学习

半监督学习

强化学习

机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。主要的方法有归纳学习法和分析学习法。数据首先被预处理，形成特征，然后根据特征创建某种模型。机器学习算法分析收集到的数据，分配权重、阈值和其他参数达到学习目的。如果只想把数据分成不同的类，那么“聚类”算法就够了；如果需要预测，则需要一个“分类”算法。OpenCV库里面包含的是基于概率统计的机器学习方法，贝叶斯网络、马尔科夫随机场、图模型等较新的算法还在成长过程中，所以OpenCV还没有收录。 机器学习的算法有很多很多：1、Mahalanobis 2、K-means 非监督的聚类方法3、朴素贝叶斯分类器 特征是高斯分布&&统计上相互独立 条件比较苛刻4、决策数 判别分类器，根据阈值分类数据，速度快。ID3，C4.5 5、Boosting 多个判别子分类器的组合6、随机森林 由多个决策树组成7、人脸检测/Haar分类器 使用Boosting算法8、期望最大化EM 用于聚类的非监督生成算法 9、K-近邻 最简单的分类器10、神经网络（多层感知器） 训练分类器很慢，但是识别很快11、支持向量机 SVM 可以分类，也可以回归。通过分类超平面实现在高维空间里的最优分类 12、遗传算法 借鉴生物遗传机制 ，随机化非线性计算算法总之呢，个人觉得，机器学习、数据挖掘、模式识别、专家系统等方向和领域目前还是一种比较混乱的局面。学术界和商业界可能是不同的，关于算法的理论研究和使用这些方法生成商品是分别关注的。

自己的理解：通过大量数据，训练数据，然后通过测试学习数据里面的特征，进行预测结果。