Muhit 发表于 2024-1-14 13:30:55

了解机器学习算法

想了解机器学习算法吗?为了更好地理解它,让我们从基础开始。 最流行的概念“机器学习”是机器基于一些数据展示的学习,这些数据可以自行发挥作用,并随着时间的推移通过经验而改进。 可以使用机器学习的一些例子包括数据挖掘、自然语言处理、图像识别、视频游戏、专家系统等。 机器学习是由美国人 Arthur Samuel 于 1959 年提出的。 这是一门让计算机在没有明确编程的情况下学习和提高性能的科学。 通俗地说,它是教计算机使用数据学习概念并从经验中改进的方法,而不是对其进行编程。它专注于开发访问数据并使用数据进行自我学习和改进的程序。 数据收集、数据准备、模型构建、训练是机器学习中使用的几个重要步骤。机器学习中使用的模型可以定制,可以根据需要变得灵活或复杂。 机器学习是人工智能的一个子集,这个术语目前广泛用于各种过程。人工智能是机器显示的智能,用于自动化系统和流程。人工智能用于语音识别、移动应用、交互式语音响应等。 Mellanox 表示,机器学习可以发现人类无法看到的模式,并进行后续调整以改进系统。 机器学习的使用和实现 机器学习算法 机器学习图像来源-medium 很多人脑海中经常出现的第一个问题是,学习机器学习有什么必要,它如何让人们的生活变得轻松,所以这里有答案: 全球对自动化事物的需求 利用数据的力量,为我们所做的一切带来变革和创新。

这将消除冗余并提高效率。 它是一个充满活力、学习起来很有趣的工具,它是创新和业务流程工程的 电话数据 结合。 机器学习是技术的未来 模型自动化可用于解决问题、重新设计、改进流程甚至审计。 机器学习算法 机器学习构建的算法可以对数据进行预测并自行分析。这些算法是机器在学习时进行计算或其他操作时所遵循的一组规则、过程。R 和 Python 是提供机器学习功能的广泛且常用的语言。 机器学习算法的类型 机器学习算法 机器学习算法的类型 图片来源 – techleer 1. 监督学习 这涉及创建规则来映射输入和输出,将输入输入到机器中,并且还输入所需的输出。然后学习映射两者的一般规则。例如神经网络、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机。 2.半监督学习 这介于监督学习和无监督学习之间。给出输入。然而,输出是部分已知的。给出的训练没有完整的目标输出维度。 3.无监督学习 它是一个开放的学习工具,只给出任何模式或标签。目标和手段是开放的,供机器探索和发现。例如。K表示聚类、关联规则。 4. 强化学习 数据以动态环境中已知的惩罚或奖励形式的反馈形式给出。根据加固方法,确定加固方法。例如。时间差异、Q 学习、深度对抗网络。应用示例包括自动驾驶汽车、机器人手、计算机主导的棋盘游戏。

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学习 机器学习中的一个特例是交互式的,根据所需的输出,算法可以询问用户并决定方式。 要深入了解基本机器学习算法,请观看此视频: 基本机器学习算法概述 - 数据科学速成课程迷你系列 掌握机器学习算法的最佳方法 机器学习算法只有自己学习和体验才能掌握。有足够的数据和资源可用于阅读和理解机器学习算法。因此,在得出结论之前,必须选择不同类型的机器学习算法并尝试应用。 有许多在线课程可以用来阅读和理解机器学习过程,并且有许多基于课堂的教学方法也可以用来获得机器学习能力。 然而,如果学生希望通过自学的方式掌握机器学习,那么他或她应该确保在学习机器学习的基础知识之前完全清楚以下概念: 统计– 学习统计和编程的基础 – Python 理论、贝叶斯概率等统计概念、代数、微积分等数学概念。 吸收和应用——尽可能多地吸收知识并将其应用到各种场景中。提出问题和场景背后的逻辑,并尝试以您的方式解决它。 实践——多种形式的实践、模型构建调优和评估、真实数据集等。 开展机器学习项目——一旦我们明确了基础并进行了足够的实践,就开始开展

xelozz 发表于 2024-5-12 16:51:02

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xelozz 发表于 2024-5-12 16:52:05

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xelozz 发表于 2024-6-6 16:40:38

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xelozz 发表于 2024-6-6 16:41:41

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