初识机器学习

Posted xyqiu90-365

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了初识机器学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

机器学习的定义:

让机器代替人,实现人的工作。

 

现有的机器学习分类:

(1)监督学习       ===> 分类问题

(2)半监督学习   ===> 聚类问题

(3)非监督学习   ===> 聚类问题

(4)强化学习      ===> 降维

 

归纳:

主要可分为:分类、回归/预测、聚类和维度下降。

 

机器学习“六步走”:

a.收集数据;  b.准备数据  c.选择/建立模型  d.训练模型  e.测试模型  f.调节参数

 

机器学习“关键三步”:

1.找一系列函数实现预期:建模问题;

2.找一组合理的评价标准,来评估函数:评估函数;

3.找到性能最佳函数:优化问题(例如:梯度下降法。。。)

 

“过拟合”处理:

1.降低数据量;

2.正则化(L1,L2);

3.DropOut [丢弃] --> 针对深度学习的隐藏层。

以上是关于初识机器学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

吴恩达《机器学习》章节1绪论:初识机器学习

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Andrew Ng机器学习第一章——初识机器学习

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1.0初识机器学习

机器学习——初识及实践选择