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机器学习基础

注:本篇和后续各篇关于机器学习(不含深度学习)的内容,都有参考《Machine Learning in Action》(中文翻译版《机器学习实战》)这本书。 1....什么是机器学习(Machine Learning)? 简单来说,机器学习是指 无需通过显式编程,让计算机能够从大量无序数据获取有效信息的过程。...机器学习的主要任务 如果需要预测目标变量的值,则属于监督学习。监督学习的训练数据需要给出各样本的目标变量值。...与监督学习相对应的是无监督学习,此时数据没有类别信息,也不会给定其它目标值。在无监督学习中,将数据集合分成由相似的样本组成的多个类的过程被称为聚类;将寻找描述数据统计值的过程称之为密度估计。...此外无监督学习还可以给数据降维(如PCA, SVD算法),用来降低计算开销,去除噪音,使数据简单直观,便于理解。

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机器学习基础

机器学习类型 机器学习模型评估步骤 深度学习数据准备 特征工程 过拟合 解决机器学习问题的一般性流程 机器学习四分支 二分类、多分类以及回归问题都属于监督学习--目标是学习训练输入和对应标签之间的关系。...监督学习只是机器学习的冰山一角。机器学习主要分为4类:监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习 最常见的机器学习类型---学习输入数据和对应标签之间的映射关系。...非监督学习 在没有对应标签的情况下,为了进行数据可视化、数据压缩、数据降噪或数据相关性分析对输入数据进行有趣的数据转换。数据降维和聚类是典型的非监督学习。 半监督学习 一种特殊的监督学习。...半监督学习是没有手工标签的监督学习。但是学习过程中仍然有标签(还是监督学习),但是标签是由启发性算法从输入数据中生成而来。 比如,自编码器就是常见的半监督学习。...在深度学习之前,特种工程是非常重要的,因为之前的机器学习算法没有足够大的假设空间--自己学习有用的特征。数据的表示对于算法的成功至关重要。

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