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机器学习(一)

时间:2024-06-16 17:28:51浏览次数:21  
标签:机器 监督 学习 算法 聚类 数据

机器学习

机器学习第一周

机器学习的应用

应用领域:网络搜索、识别人类语言、自动驾驶、计算机视觉。

AGI为Artificial General Intelligence的首字母缩写,意为人工通用智能。它是一种可以执行复杂任务的人工智能,能够完全模仿人类智能的行为。

机器学习是什么?何时去应用它?

阿瑟·萨缪尔(Arthur Samuel)是人工智能研究的先驱,他将机器学习定义为使计算机无需明确编程即可学习的研究领域。

机器学习分为两种,分别是监督学习和无监督学习,其中监督学习在现实生活中使用最多的机器学习类型,而且进步和创新最快。

监督学习

监督学习算法学习预测输入、输出或者是x到y的映射。

回归算法(数值)

学习预测数字,输出许多的可能输出。(例如:预测房价)

分类算法(标签)

预测类别,一组有限的可能的输出类别。

分类算法预测类别,类别不必是数字,可以是非数字的 ,它可以预测一张图片是猫还是狗。 可以预测肿瘤是良性还是恶性。 也可以是0、1这些数字。

无监督学习(在未标记的数据中发现一些有趣的东西。)

定义:数据只带有输入x,但没有输出标签y,算法必须在数据种找到结构。

聚类算法(把没有标签的数据尝试将它们自动分组到集群中。)

比如像在网上所有的数十万条新闻文章,找到提取相似词的文章并将它们分组。

有一种特殊的应用:聚类遗传 就是聚类算法应用到遗传里面去,将不同类别的人分别聚集到一块。

异常检测(寻找不寻常的数据点)

降维(使用较少的压缩数据数字)

标签:机器,监督,学习,算法,聚类,数据
From: https://blog.csdn.net/m0_49635911/article/details/137668320

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