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)

  1. 依赖NumPy、SciPy、matplotlib第一章,第一课:机器学习课程介绍
  2. 开源、可复用
  3. 常用功能有6种,本专题学习以下四种:

第一章,第一课:机器学习课程介绍

 

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。

相关书籍及课程推荐

  1. 西瓜书-适合本科高年级和研究生低年级
  2. 贝叶斯学派经典-广度、深度、可读性
  3. 吴恩达在线课程-机器学习原理,深入浅出
  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

第一章,第一课:机器学习课程介绍

第一章,第一课:机器学习课程介绍

第一章,第一课:机器学习课程介绍

第一章,第一课:机器学习课程介绍

第一章,第一课:机器学习课程介绍

 

相关文章:

  • 2021-07-17
  • 2021-07-14
  • 2021-10-23
  • 2021-11-24
  • 2021-12-02
  • 2021-11-03
  • 2021-06-27
  • 2021-12-19
猜你喜欢
  • 2021-08-28
  • 2021-05-16
  • 2021-09-04
  • 2021-06-07
  • 2021-11-30
  • 2021-12-31
相关资源
相似解决方案