机械学习:简介
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机械学习:简介相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、什么是机械学习
1、一般应用
垃圾邮件分类、图像识别、人脸识别、数字识别
传统解决思路:
编写规则,定义“垃圾邮件”,让计算机执行:将一封邮件输入到传统算法,经判断输出结果;
弊端:对问题本身的规则很难定义;规则在不断变化;
2、人类学习过程
通过一定的样本资料,经过大脑的学习、归纳、整理、总结,获取知识和经验,在遇到类似的事务就可以根据经验和知识做出判断。
3、机械学习过程
对机械学习的算法,输入大量的学习资料,经过训练,得到一个可以以执行任务的算法(也称为模型);在遇到新的样例,该模型可以做出判断。
4、实例应用
判断信用卡发放是否有风险、搜索引擎、电商平台的推荐系统、语音识别、人脸识别
无人驾驶、安全领域、医疗领域、金融领域、市场领域、智能翻译
二、人工智能>机械学习>深度学习
1、常用机械学习算法:
kNN、线性回归、多项式回归、逻辑回归、模型正则化、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、模型选择、模型调试
#逻辑回归、决策树、随机森林,这3种算法使用较多。
#机械学习算法的工程师总是在不停的调参;
#学习算法要会调库,但又不能仅会调库,
#搜索算法?
2、学习的问题
- 如何评价算法的好坏;
- 如何解决过拟合和欠拟合;
- 如何调节算法的参数;
- 如何验证算法的正确性;
- 算法原来的学习;
- 部分算法底层的编写;
- scikit-learn机械学习库的使用;
以上是关于机械学习:简介的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章