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。

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