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《Python机器学习基础教程》第1章学习笔记

目录

第1章 引言

1.1 为何选择机器学习

1.1.1 机器学习能够解决的问题


第1章 引言

机器学习又称为预测分析或统计学习,是一个交叉学科,是从数据中提取知识。

1.1 为何选择机器学习

智能应用早期,使用专家设计的规则体系来设计。

缺点:

     只适用于单一领域和单项任务,修改不方便;

     要制定规则,必须对决策过程非常熟悉。

机器学习算法仅向程序输入海量数据,算法就可以提取需要的特征。

1.1.1 机器学习能够解决的问题

监督学习算法:从输入输出中进行学习的机器学习算法。

应用:

        识别信封上手写的邮政编码

        基于医学影像判断肿瘤是否为良性

        检测信用卡交易中的诈骗行为

无监督学习算法:只有输入数据是已知,没有输出数据。

应用:

        确定一系列博客文章的主题

        将客户分成具有相似偏好的群组

        检测网站的异常访问模式

概念:

样本:机器学习中,每个实体或每一行

特征:机器学习中的每一列

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