机器学习算法总结

机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。 - 直观上理解,机器学习(Machine Learning,ML)是研究计算机模拟人类的学习活动,获取知识和技能的理论和方法,改善系统性能的学科。因为计算机系统中“经验‘通常以数据的形式存在,所以机器要利用经验,就必须对数据 进行分析。因此其过程可以简述如下:- **建立模型**:设计计算机可以自动“学习”的算法- **训练**:用数据训练算法模型(算法从数据...

降维算法、聚类算法...- 半监督学习:有的数据有标签、有的数据没有标签。往往是因为获取数据标签的难度很高,半监督学习与监督学习是很相似的,主要在与多了伪标签生成环节,也就是给无标签的数据人工 贴标签。半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维- 强化学习:针对于一些既不能用监督学习也不能用半监督和无监督学习来解决,这时候强化学习就上场了,它针对是智能体(可以理解成一种机器学习模型)如何基于环境而做...

基于数据发掘算法,融合了机器学习的特征,基本解决了这些问题。为了读者能更好地理解项目以及还有些刚触及AI领域的伙伴能够了解背景,我就简单解释一些机器学习的基础概念,大致就是使得计算机拥有自我学习能力,可以... 我对机器学习有了新的认识,涉及到特征工程、模型选择和训练等,都是机器学习行业的重要内容,同时我对数据处理的格式化标准化的掌握也更加熟练了。经历不进行总结就只是经历,只有总结了才会成为经验。项目不在于大...

# AI和机器学习的定义人工智能(Artificial Intelligence)是使计算机和机器模拟人类智能的科学与工程实践。它旨在构建智能代理——系统能够正确理解外部环境,并在那里采取行动,以最大程度地完成目标。AI技术的目标之一是通过创建具有人类智能特征的系统来解决复杂问题。而机器学习(Machine Learning)是AI的一个分支。它通过分析数据来教会计算机学习而不通过明确编程。通过例如聚类、分类和回归等算法从示例数据中学习模式和规则...