机器学习讲义,浅显易懂机器学习——探究人工智能的柱石
1. 《着手学深度学习》:这是一本面向中文读者的深度学习教科书,包含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 的完结。该书是开源的,每一末节都是可运转的 Jupyter 记事本,十分适宜实践学习。
2. 《机器学习》:由核算机科学家周志华教授编撰,涵盖了机器学习的根本概念、范式、使用范畴和开展前史,以及各种机器学习模型和办法。该书适宜本科生和研讨生运用。
3. 《核算学习办法》:李航教授的著作,具体介绍了核算学习的首要办法,包含监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习等,适宜高年级本科生和研讨生。
4. 《机器学习根底》:这本书内容丰富,适宜研讨生学习,涵盖了机器学习的根底理论和算法。
5. 《机器学习实战》:经过具体的事例和项目,协助读者将理论知识使用于实践,适宜有必定根底的进阶学习者。
6. 《百面机器学习》:这本书涵盖了机器学习面试中的常见问题和回答,适宜预备求职的机器学习工程师。
7. 《Python机器学习》:这本书具体介绍了怎么运用 Python 进行机器学习,适宜初学者和有必定编程根底的学习者。
8. 《机器学习》:吴恩达教授的Coursera课程配套教材,适宜在线学习和自学。
9. 《机器学习与深度学习》:这本书涵盖了机器学习和深度学习的根底知识,适宜想要全面了解这两个范畴的读者。
10. 《机器学习》:这本书以漫画插图的方法,协助零根底的读者了解机器学习的根本概念,适宜初学者。
这些书本和教材涵盖了从入门到进阶的不同层次,适宜不同布景和需求的读者。期望这些引荐能对你有所协助!
浅显易懂机器学习——探究人工智能的柱石
一、什么是机器学习?
机器学习(Machine Learning)是一门研讨怎么让核算机从数据中学习,并做出决议计划或猜测的学科。简略来说,机器学习便是让核算机经过学习数据,主动完结特定使命的进程。
二、机器学习的分类
依据学习方法的不同,机器学习能够分为以下几类:
监督学习:经过已符号的练习数据,让核算机学习并树立模型,从而对不知道数据进行猜测。
无监督学习:经过未符号的数据,让核算机主动寻觅数据中的规则和形式。
半监督学习:结合监督学习和无监督学习,运用少数符号数据和很多未符号数据,进步学习效果。
强化学习:经过奖赏和赏罚机制,让核算机在特定环境中学习最优战略。
三、机器学习的首要使命
机器学习的首要使命包含以下几类:
分类:将数据分为不同的类别,如垃圾邮件检测、情感剖析等。
回归:猜测接连值,如房价猜测、股票价格猜测等。
聚类:将相似的数据归为一类,如客户细分、图画切割等。
降维:削减数据维度,下降核算复杂度,如主成分剖析(PCA)。
四、机器学习的根本流程
机器学习的根本流程包含以下几步:
数据搜集:搜集与使命相关的数据。
数据预处理:对数据进行清洗、转化等操作,进步数据质量。
特征工程:从原始数据中提取有用的特征,进步模型功能。
模型挑选:挑选适宜的机器学习算法。
模型练习:运用练习数据对模型进行练习。
模型评价:运用测试数据评价模型功能。
模型优化:依据评价效果,调整模型参数,进步模型功能。
五、机器学习的使用范畴
机器学习在各个范畴都有广泛的使用,以下罗列一些常见的使用范畴:
金融:危险评价、诈骗检测、信誉评分等。
医疗:疾病诊断、药物研制、健康办理等。
交通:主动驾驶、交通流量猜测、智能交通办理等。
教育:个性化引荐、智能教导、在线教育等。
文娱:引荐体系、游戏AI、语音辨认等。
机器学习作为人工智能的核心技能,现已取得了明显的效果。跟着技能的不断开展,机器学习将在更多范畴发挥重要作用,为咱们的日子带来更多便当。
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