1.1.1:机器学习课程介绍

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机器学习介绍

  1. 机器学习是实现人工智能的手段,其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习,改善具体算法的性能。
  2. 多领域交叉,涉及概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。
  3. 分类:监督学习、无监督学习、强化学习(增强学习)、半监督学习、深度学习。

scikit-learn库介绍(sklearn)

技术图片

  1. 依赖NumPy、SciPy、matplotlib库技术图片?
  2. 开源、可复用
  3. 常用功能有6种,本专题学习以下四种:

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注意:本课程侧重学习sk-learn库的调用方法,对于机器学习原理,本课程不予侧重。

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  4. 斯坦福-深度学习(及其在计算机视觉领域应用)
  5. 谷歌alpha go团队-强化学习原理及其技术应用

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