首先我们要明白 人工智能 机器学习 深度学习的关系。
其中 人工智能 > 机器学习 > 深度学习
什么是机器学习?
从字面意思来理解的话,就是使得“机器”具有学习的能力,从而能够自主工作,解放人类生产力。
那么官方解释:专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为,以或得新知识或技能。
机器学习的一般过程
从上图我们可以得知所谓的机器学习就是:让机器从大量数据或者历史经验中,学习某种习性-----找到一个适合的函数,然后对新的场景中的数据进行预测。
机器学习发展历史
机器学习应用场景
1.搜索引擎
2.信息推荐
3.图片识别
4.用户分析
5.机器翻译,摘要生成
6.自动驾驶
简单解释下某些名词
所谓 数据清洗 ,相信搞过项目的都不陌生。这里我简单解释一下,就是在采集到数据集后,我们需要对数据集进行处理,去掉不好的数据集。
什么是不好的数据集?
数据采样的数量要求
如何进行数据拆分
特征编码
特征选择
特征降维
回归问题
线性回归
分类问题
聚类问题
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