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如何了解機器學(xué)習(xí)?機器學(xué)習(xí)筆記的詳細資料免費下載

2018-10-22 | docx | 0.02 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

  人工智能

  機器學(xué)習(xí)

  經(jīng)典機器學(xué)習(xí)

  基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)

  淺層學(xué)習(xí)

  深層學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))

  強化學(xué)習(xí)

  遷移學(xué)習(xí)

  二、機器學(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,擴展原有的已知領(lǐng)域。

  三、機器學(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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