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發(fā)視頻如何了解機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)筆記的詳細(xì)資料免費(fèi)下載
2018-10-22 |
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資料介紹
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)
人工智能
機(jī)器學(xué)習(xí)
經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)
淺層學(xué)習(xí)
深層學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）
強(qiáng)化學(xué)習(xí)
遷移學(xué)習(xí)
二、機(jī)器學(xué)習(xí)基本類型
1.有監(jiān)督學(xué)習(xí)：根據(jù)已知的輸入和輸出，建立聯(lián)系它們的模型，根據(jù)該模型對未知輸出的輸入進(jìn)行判斷。
1）回歸：以無限連續(xù)域的形式表示輸出。
2）分類：以有限離散域的形式表示輸出。
2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)：在一組沒有已知輸出（標(biāo)簽）的輸入中，根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)部特征和聯(lián)系，找到某種規(guī)則，進(jìn)行族群的劃分——聚類。
3.半監(jiān)督學(xué)習(xí)：從一個相對有限的已知結(jié)構(gòu)中利用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，構(gòu)建基本模型，通過對未知輸入和已知輸入的比對，判斷其輸出，擴(kuò)展原有的已知領(lǐng)域。
三、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過程
數(shù)據(jù)采集-》數(shù)據(jù)清洗-》數(shù)據(jù)預(yù)處理-》選擇模型-》訓(xùn)練模型
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