新手怎么自学ps,百度seo公司报价,手表回收网网站,公众号登录微信公众号登录一、何为机器学习(Mechine Learning)#xff1f; 答#xff1a;利用已有数据(经验)#xff0c;来训练某种模型#xff0c;利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如#xff1a;你和狗蛋儿7点在老槐树下集合#xff0c;如何一块约去开黑 答利用已有数据(经验)来训练某种模型利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如你和狗蛋儿7点在老槐树下集合如何一块约去开黑前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断下次你会不会出发时晚10分钟从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学习而言就是拟人让机器像人一样具备学习能力。7点集合这人来说是经验此时需要将转化为数据给计算机 人是可以通过自己的思维方式来进行做出判断下次狗蛋儿会不会还晚到10分钟对于计算机而言则是通过算法来进行判断。 计算机将一系列的数据通过自己的算法来训练出某种模型通过训练出来的模型来预测未来判断狗蛋儿下次是否还会晚到10分钟。这里的是否会晚到10分钟就是个二分类的问题机器会求出一个概率通过probably来进行判断。 在机器学习中数据为王。数据得多、好最后的预测才会越准。 例如y a*x b y1,x1y2,x2就可以等价于是数据 ab就是要求解的参数 预测就是当新的x代入到公式中去求得y预测结果 机器学习的目的是生成模型 数据挖掘的目的是生成指标 机器学习分为两大类 Ⅰ有监督的机器学习y是已知的且正确提前有正确的结果 ①回归y的区间是正无穷到负无穷 预测的结果是一个具体的值 例如股票会涨涨多少20%、35% ②分类y是一个分类号 预测的结果是具体哪一个类别 例如NBA总决赛湖人是否会夺冠会、不会 Ⅱ无监督的机器学习y是未知的没有正确的结果 ①聚类在没有正确答案y的情况下把数据分类成一堆一堆的物以类聚人以群分。 通过x1、x2、x3…xn的维度把相近、相似的分为一类 ②降维当x1、x2、x3…xn其中n特别大的时候为了更快的解方程组减少x的数量。 二、对应关系 模式识别 机器学习 数据挖掘 机器学习 数据库 统计学习 ≈ 机器学习 计算机视觉 图像处理 机器学习 语音识别 语音处理 机器学习 自然语言处理 文本处理 机器学习 三、常用的框架 常见的框架解释numpy数学计算框架scipy物理计算框架pandas数据分析框架matplotlib绘图框架scikit-learn机器学习框架tensorflowGoogle的开源深度学习框架keras开源的深度学习框架 tensorflow 和 keras 类似 numpy 和 scipy 的关系 四、有监督机器学习流程 有监督学习数据中得包含x和最后的结果y。将数据分为两部分TrainSet和TestSet其中TrainSet是用于训练的数据集TestSet为测试用的数据集机器训练阶段不会遇见也成为新数据集。 有监督的机器学习主要的有分类、回归这两大类的应用。 将训练集数据代入相应的算法(公式)中得到对应的模型(参数)。有了模型之后将测试集数据带入模型中得到预测的结果并与测试集中的数据结果进行比较评估即可。 五、有监督机器学习训练流程 六、scikit-learn库 SK-Learm