学习笔记(01):机器学习算法基础-机器学习背景知识介绍

最新推荐文章于 2024-07-21 20:48:03 发布
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#机器学习 #算法基础 #算法 #人工智能

本文分享了机器学习基础课程的笔记，涵盖了机器学习的基本概念、常见算法及实践案例，适合初学者入门学习。
1.1 机器学习背景知识
weixin_44632711的博客
11-16 1082
人工智能（AI）起源 人工智能是一个宽泛的概念，我们需要具体的算法 大类：机器学习（包含很多算法） 神经网络（NM）　其中一个算法 深度学习（DL） 本质就是神经网络 深度学习层数变多，属性深度越深 人工智能的包含关系以及走向 深度学习与传统算法的区别 机器学习和深度学习的应用 图像识别 目标识别 人脸识别 图片描述 图像风格转换 语音识别 文本分类 机器翻译 诗歌创作 图像生成 实际应用 本类主要将传统的机器学习算法 ...
机器学习背景及常见算法
田恬在线study的博客
04-25 2170
最近学习了关于人工智能相关的课程，现对学习后的笔记进行整理与分享。 思维导图部分 机器学习背景 云计算、大数据与人工智能 云计算：可共享的计算资源共享池 什么是人工智能？ （关于统计学方面的理解）：机器通过统计学算法，对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型，利用经验模型指导业务 （应用邻域）：数据挖掘、机器学习、模式识别、统计学习、计算机视觉、自然语言处理、语言识别等等 机器学习的发展历程 人工智能>>机器学习>>深度学习 常见机器学习算法 Q：算法？ A：用计算机解决特定问
机器学习背景及简介
weixin_51022886的博客
07-02 5149
一、机器学习应用 1、机器学习技术正在支撑着各类搜索引擎（尤其是贝叶斯学习技术）等 2、机器实际上是一个应用驱动的学科，其根本的驱动力是：“更多、更好地解决实际问题”。由于近20年的飞速发展，机器学习已经具备了一定的解决实际问题的能力，似乎逐渐开始成为一种基础性、透明化的“支持技术、服务技术”。 基础性：在众多的学科领域都得以应用（“无所不在”） 透明化：用户看不见机器学习，看见的是防火墙、生物信息、搜索引擎；（“无所不在”） “机器更好用了”(正如CALO的一些...
机器学习的背景
weixin_67902489的博客
11-02 451
监督学习是指给定输入和输出之间的对应关系，学习一个函数来预测新的输出。训练数据是指已知输入和输出之间的对应关系，模型则是一种对这种对应关系的概括。它可以帮助人们更好地理解和处理大量的数据，并在复杂的问题中做出更准确的预测和决策。随着计算机硬件的发展和数据的大量积累，机器学习在过去几十年中取得了巨大的进展。统计学提供了一套理论和技术，用于从数据中推断出模型和参数，并进行预测和推断。这些背景知识和方法的结合，使得机器学习能够在各个领域中发挥重要作用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
机器学习背景介绍与基本概念
weixin_44831924的博客
12-30 2892
人工智能 机器学习 神经网络 深度学习
精选资源
COURSERA 吴恩达老师机器学习课程笔记-机器学习笔记-[机器学习与推荐算法].pdf
09-03
在吴恩达老师的COURSERA机器学习课程中，他深入浅出地介绍了机器学习的基本概念和核心算法。课程笔记涵盖了从机器学习的介绍...这些笔记是深入理解机器学习和推荐算法的宝贵资源，适合初学者和有一定基础的学习者参考。
精选资源
林轩田-吴恩达机器学习笔记.pdf
09-22
该课程笔记对于那些希望深入了解和支持向量机等机器学习算法的读者来说，是非常有价值的资料。 AI算法工程师在学习这些笔记时能够了解到机器学习的多维度内容，不仅包括基础的理论框架，还有针对实际问题的具体解决...
吴恩达机器学习笔记-人工智能机器学习算法入门笔记
01-26
【机器学习基础介绍】 机器学习是人工智能的一个分支，它的核心目标是使计算机系统通过学习数据，而不是被显式地编程，来改善其执行任务的能力。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等主要类型。 ...
【机器学习算法基础】（基础机器学习课程）-01-机器学习介绍-笔记
g1997c的博客
06-22 1232
机器学习是一种通过算法从数据中自动学习并改进性能的技术。它能够从历史数据中提取规律，并应用这些规律对新数据进行预测或决策。简单来说，就是教计算机从大量数据中总结规律，然后用这些规律来解决新问题。机器学习是一门发展迅速的技术，已在多个领域取得了显著成果。本课程将系统地介绍机器学习的基本概念、算法和应用，帮助读者掌握机器学习的核心技术，并能够将其应用于实际问题。​​​​​​​。
《机器学习》（西瓜书）学习笔记：求职算法岗时整理的章节要点与数学公式推导
最新发布
08-18
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c7e2bd71db6e 《机器学习》（西瓜书）学习笔记：求职算法岗时整理的章节要点与数学公式推导（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
机器学习发展历史
05-05
是对机器学习历史的详细介绍，包括发展历史，大牛人物等，国内外大赛等
人工智能的历史与背景
05-04
对人工智能历史与未来的介绍和展望，帮助新人更好的了解人工智能。
机器学习算法PPT
06-11
里面有比较全的机器学习的算法ppt适合大家入门学习，算法描述的挺好的
机器学习算法.ppt
05-13
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。感兴趣的小伙伴可以下载下看看哦，说不定就打开了新的大门。
机器学习算法总结ppt
03-13
机器学习算法总结ppt机器学习算法总结ppt机器学习算法总结ppt机器学习算法总结ppt
【机器学习】机器学习的基本知识点（包括背景、定义、具体内容、功能、使用场景、操作、未来发展和常见算法）
ya的博客
07-21 5419
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策，而不是依赖于严格的编程指令。机器学习的基本概念可以理解为计算机通过数据分析和模式识别来“学习”的过程。这个过程通常包括建立模型、用数据训练模型、以及利用训练后的模型进行预测或分类
机器学习,以及深度学习产生背景
醉糊涂仙的博客
08-01 4187
1,Rule-Based 最开始,全部认为的去分析数据,从数据处理到数据分析到最后出结果全部人工,中间可能会借助一些工具 2,机器学习 前期特征提取阶段靠人工,称之为特征工程,后期数据分析比如决策靠机器靠算法. 优点:节省了大量人力,而且机器准确度比人为高 缺点:任然依靠人工构建特征工程,特征选择任然会有遗漏,或者无效特征加入. 3,深度学习 深度学习就是神经网络,只是把隐藏层加深了...
机器学习第一章 发展历史与背景
年少不知曲中意,再听已是曲终人
09-30 6819
机器学习的发展历史和背景
吴恩达机器学习视频笔记——简单知识背景
学习学习学习
10-12 735
  1、生活的机器学习： 电脑区分垃圾邮件 淘宝的智能推荐 照相时候的美颜 什么是人工智能： Arthur Samuel(1959):部分特定代码赋予计算机自动学习的能力。 世界上第一个机器学习的程序：Samuel编写的西洋棋程序     2、监督学习和无监督学习 回归问题 案例1.                                             ...
台大机器学习基础课程学习笔记：机器学习定义及PLA算法
台大机器学习基础课程学习笔记 机器学习的定义是指计算机程序通过经验E，学习某些任务T，并在性能指标P下提高其性能。简单来说，就是让机器在某些方面提高（如搜索排名的质量），给机器一些数据（用户的点击数据等...
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