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机器学习基础

侯法超
 侯法超
发布于 2017/03/09 22:32
字数 386
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机器学习基础

基础知识

  • 机器学习是什么

    • 把无序的数据转换成有用的信息。
  • 机器学习的意义

    • 我们利用计算机来彰显数据背后的真实含义。
  • 机器学习的任务

    • 机器学习的主要任务就是分类

分类

机器学习主要分两类:

监督学习和无监督学习

监督学习

  • 分类和回归都属于监督学习,之所以称之为监督学习,是因为这类算法必须知道要预测什么,即目标变量的分类信息。
  • 样本集:训练数据 + 测试数据

无监督学习

无监督学习数据没有类信息,也不会给定目标值。在无监督学习中,将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程称为聚类;将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。

无监督学习还可以减少数据特征的维度,以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示展示数据信息。

算法选择

主要考虑两个问题

  1. 使用算法的目的,即要完成的任务是什么。
    • 若要预测目标变量的值
  2. 需要分析或收集的数据是什么。

Python相关的库

  • 科学函数库:SciPy、NumPy(底层语言:C和Fortran)
  • 绘图工具库:Matplotlib

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侯法超
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