机器学习的学习经验总结!

本文介绍了机器学习的相关概念,包括与统计学、数据科学的区别,并梳理了机器学习的整体学习流程,分为数学基础、算法理论和编程实践。强调三者相互关联,提倡实践与理论相结合的学习方式。还分享了机器学习的知识体系,推荐了相关学习资源。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

↑↑关注后"星标"Datawhale

每日干货 & 每月组队学习,不错过

 Datawhale干货 

作者:王茂霖,华中科技大学,Datawhale成员

本文分享了机器学习概念,学习路线和知识体系,希望帮助大家更好地入门机器学习。

Part 1 机器学习相关概念

现如今,关于人工智能(AI)领域出现了很多眼花缭乱的名词,包括机器学习,统计学习,数据科学,数据分析,数据挖掘,深度学习等。这些名词都是什么意思?有什么作用?这里区分介绍下。

如果大家没有接触过人工智能的话,大家可能最熟悉的就是统计学了,在大学期间就学习的概率论就是统计学的相关知识,所以首先我们介绍一下统计学统计学习。统计学和统计学习并非承接或者包含关系,两者可以看作两个不同的学科,不过统计学习中运用到了很多统计学的相关基础数学知识。<

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值