什么是机器学习?

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

 

为什么机器学习很重要?

 

当今社会,大数据分析和人工智能已经逐渐成为主流,并且承担起社会发展的基础推动力的职责,而机器学习作为这两者的核心基础,其重要性不言而喻。

 

大数据是指数据采集、数据清洗、数据分析和数据应用的整个流程中的理论、技术和方法。

机器学习是大数据分析的核心内容。深度学习是机器学习的一部分。

 

机器学习的分类

机器学习可分为有监督学习、无监督学习和强化学习。

有监督学习

无监督学习

强化学习

机器学习一般流程(有监督学习)

模型的选择

 

k近邻

 

PageRank算法

 

 

Scikit-learn

 

 

 

 

 

 

 

posted on 2021-01-27 22:39  風殇璃  阅读(213)  评论(0编辑  收藏  举报