机器学习(一) 机器学习述论

我写的文章只是我自己对bobo老师讲课内容的理解和整理，也只是我自己的弊见。bobo老师的课 是慕课网出品的。欢迎大家一起学习。

一、什么事机器学习？

让机器去学习

让机器去执行

什么事机器学习？

最早的机器学习应用- 垃圾邮件分辨

传统的计算机解决问题的思路：

编写规则，定义‘垃圾邮件’，让计算机执行

对于很多问题，规则很难定义

规则在不断变化

列子：

图像识别、人脸识别、数字识别

人类怎么学习

什么事机器学习？

我们的生活中已经大量运用了机器学习

1.判断信用卡发放是否有风险

2.搜索时候根据你输入部分的关键字，判断你想要搜索的内容

3.浏览商品时候，你最有可能购买的商品。

4.你又可能喜欢的音乐，图书，文章

5.语音识别，人脸识别

6.金融预测，医疗诊断，市场分析

未来将有更多的领域需要运用机器学习：

无人驾驶

安全领域

医疗领域

 金融领域，市场领域

自然语言处理 - 智能翻译

各种专有领域：矿产勘探，宇宙探索，药物研发，。。。 

 

二、需要掌握的内容和理念

学习的机器学习算法？

 

神经网络是机器学习的算法。

学习的基本思路：

1.深入理解算法基本原理

2.实际使用算法解决正式场景的问题

3.对不同算法进行对比试验

4.对同一算法的不同参数进行对比试验

5.对不同算法底层进行编写

介绍如何使用算法？

1.如何评价算法的好坏？

2.如何解决过拟合和欠拟合？

3.如何条件算法参数？

4.如何验证算法的正确性？

不仅仅是调库

不反对调库。但是在调库的时候应该对概念原理了解。

深入代码内部，可以帮助我们更好的理解算法。

更好的理解算法，可以帮助我们更好的选择算法。

甚至在将来创造新的算法。

这次的笔记希望兼顾：

算法原理的学习。

部分算法底层的编写。

scikit-learn 机器学习库的使用。

 

三、涉及的技术栈有哪些？

数学基础：

包括比较大的 MNIST数据集。

 不包括

 

不包括对真实世界的数据进行预处理的过程。

不涵盖神经网络和深度学习。

只包含经典基础的机器学习算法，不涵盖所有的机器学习算法。

关注监督学习。

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