SHERO_M

监督学习：这类算法必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。无监督学习：数据没有类别信息，也不会给定目标值。若想要预测目标变量的值，则可以选择监督学习算法。若目标变量是离散型，则可以选择分类器算法；若是连续型，则需选择回归算法。否则，选择无监督学习算法。若只需将数据划分为离散的组，则使用聚类算法；若还需估计数据与每个分组的相似程度，则需使用密度估计算法。开发机器学习应用程序的

第一章 统计学习方法概论1、统计学习学习：一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能。统计学习：计算机系统通过运用数据集统计方法提高系统性能的机器学习。统计学习的目的：对数据的预测和分析是通过构建概率统计模型实现的。统计学习的方法：基于数据构建统计模型从而对数据进行预测与分析。统计学习方法三要素：模型的假设空间、模型选择的准则和模型学习的算法，即模型、策略和算法。模型：所...

机器学习简介Arthur Samuel非正式的定义过，机器学习是在不直接针对问题进行编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域。简单的来讲，我们给计算机足量的数据，这些数据可以是已标注过判定结果的（监督学习），也可以是没有经过标注的（无监督学习），计算机从这些数据中抽象出模型，也即可以看做发现这些数据的之间的规律与联系，然后当训练完成后，给予其训练集之外的数据（测试集），计算机就能『举...