什么是机器学习---人工智能工作笔记0012

本文从机器学习的基础概念出发,解释了如何通过算法总结规律并训练模型以预测未来,例如判断是否会迟到。强调了数据量和质量对模型准确性的影响,以及算法选择的重要性。介绍了机器学习的主要任务,包括类别判断和预测。最后指出,机器学习的意义在于发现历史的相似性,用于预测和决策支持。

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     这里之所以从0012开始呢,因为以前写过人工智能的文章,写到0011了,但是没有系统的去学习,掌握人工智能.

所以这里,再去从头开始,人工智能是未来趋势,值得花时间,长时间坚持研究,学习.

举个例子,比如我跟女朋友约吃饭,

第一次我等了她10分钟...第二次她又迟到了10分钟

第三次,我根据前两次的经验,是不是可以晚来10分钟.

 

我做出晚来10分钟的决定是根据我的经验,也就是我会计算,第三次晚来的可能性有多少,比如百分之50,

大于百分之50的话,我就认为他还会迟到10分钟,

然后我就可以做出预测,我晚出门10分钟,这样我10分钟可以做点别的事情,并且

到了以后我们就可以立马去吃饭了.

 

这就是机器学习的作用,可以预测未来,产生价值.节约了时间,等等.

 

其实机器学习要做的就是,拟人.

机器学习就是通过算法去-->总结规律-->然再去用数据,去训练模型

而这个模型,就是我们通过算法总结出来的规律.

 

对于我们人类的话,就是思考方式.我们通过思考方式来,总结经验,然后,我们用经验数据,去获得,我们的

思考模型,然后我们通过我们的思考模型

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