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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>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

      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)與深度學(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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