机器学习根底教程pdf,入门必读

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机器学习根底教程：入门必读

一、什么是机器学习？

机器学习（Machine Learning）是一门研讨怎么让核算机从数据中学习并做出决议计划或猜测的学科。它归于人工智能的领域，旨在让核算机具有相似人类的智能。

二、机器学习的根本概念

2. 特征（Feature）：特征是描绘数据特色的信息，用于构建模型。

4. 练习（Training）：练习是指核算机依据练习数据学习并调整模型参数的进程。

5. 测验（Testing）：测验是指运用测验数据评价模型功能的进程。

三、机器学习的分类

3. 半监督学习（Semi-supervised Learning）：半监督学习结合了监督学习和无监督学习的特色，运用少数符号数据和很多未符号数据来练习模型。

4. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种经过与环境交互来学习最优战略的机器学习办法。

四、机器学习的根本流程

1. 数据搜集：搜集用于练习和测验的数据。

2. 数据预处理：对数据进行清洗、转化和归一化等操作，以进步数据质量。

3. 特征工程：从原始数据中提取有用的特征，为模型供给更好的输入。

4. 模型挑选：依据问题类型和数据特色挑选适宜的模型。

5. 模型练习：运用练习数据对模型进行练习，调整模型参数。

6. 模型评价：运用测验数据评价模型的功能。

7. 模型优化：依据评价成果对模型进行调整和优化。

五、常用机器学习算法

1. 线性回归（Linear Regression）：用于猜测接连值。

2. 逻辑回归（Logistic Regression）：用于猜测离散值，如二分类问题。

3. 决议计划树（Decision Tree）：用于分类和回归问题。

4. 随机森林（Random Forest）：根据决议计划树的集成学习办法。

5. 支撑向量机（Support Vector Machine）：用于分类和回归问题。

6. 神经网络（Neural Network）：模仿人脑神经元衔接的算法，适用于复杂问题。

机器学习是一门充溢挑战和机会的学科。经过本文的学习，您应该对机器学习有了根本的了解。期望您可以持续深化学习，探究更多机器学习的奥妙。