Python機(jī)器學(xué)習(xí)之基礎(chǔ)概述
更新時(shí)間：2021年05月19日 16:49:25 作者：ProChick
今天帶大家回顧python機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí),文中非常詳細(xì)的介紹了Python機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)概述,算法分類及研究?jī)?nèi)容,需要的朋友可以參考下
一、基礎(chǔ)概述
- 機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learing）是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
- 機(jī)器學(xué)習(xí)專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以便獲取新的知識(shí)和技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
- 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域。
- 機(jī)器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合而不是演繹。
二、算法分類
按照學(xué)習(xí)方式
監(jiān)督學(xué)習(xí)
半監(jiān)督學(xué)習(xí)
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
按照算法相似性
- 回歸算法
- 聚類算法
- 降維算法
- 深度學(xué)習(xí)
- 集成算法
- 正則化算法
- 決策樹(shù)算法
- 貝葉斯算法
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 基于核的算法
- 基于實(shí)例的算法
三、研究?jī)?nèi)容
機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作主要圍繞以下三個(gè)方面
- 面向任務(wù)的研究，研究和分析改進(jìn)一組預(yù)定任務(wù)的執(zhí)行性能的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
- 認(rèn)知模型，研究人類學(xué)習(xí)過(guò)程并進(jìn)行計(jì)算機(jī)的模擬。
- 理論分析，從理論上探索各種可能的學(xué)習(xí)方法和獨(dú)立于應(yīng)用領(lǐng)域的算法。
到此這篇關(guān)于Python機(jī)器學(xué)習(xí)之基礎(chǔ)概述的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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