机器学习在线

假如你对机器学习感兴趣，而且期望在线学习，这里有一些优质的资源和渠道引荐：

1. 我国大学MOOC（慕课）： 浙江大学《机器学习》：该课程要点介绍机器学习中的中心算法和理论，适宜期望经过理论学习把握机器学习经典理论的学生。详情请拜访 。 北京理工大学《机器学习》：课程面向多个相关专业，教材遭到国家出书基金赞助，是北京理工大学的要点规划教材。详情请拜访 。 复旦大学《深度学习及其运用》：经过运用机器学习范畴的干流开源结构，辅导学生在实际问题中运用深度学习技能。详情请拜访 。

2. B站（哔哩哔哩）： 斯坦福大学《机器学习》：由吴恩达教授主讲，被称为机器学习入门必学的经典课程，解说明晰，适宜初学者。详情请拜访 。 着手学机器学习：该系列视频包括机器学习根底、参数化模型、非参数化模型和无监督学习等内容，适宜从根底到深化的学习。详情请拜访 。 不讲废话!北大教授的人工智能教程：由北大教授收拾，内容干货无废话，适宜期望深化学习的学生。详情请拜访 。

3. 其他在线学习渠道： Microsoft Learn：供给适宜初学者的机器学习课程，运用Jupyter Notebook、SciKit Learn、NumPy、Pandas和Matplotlib等东西。详情请拜访 。 飞桨AI Studio：依据百度深度学习渠道飞桨的人工智能学习与实训社区，供给在线编程环境、免费GPU算力和海量开源算法。详情请拜访 。 Kaggle：全球最大的数据科学社区，供给强壮的东西和资源，协助学习者完成数据科学方针。详情请拜访 。

这些资源涵盖了从根底理论到实战运用的各个方面，能够依据你的学习需求挑选适宜的课程和渠道。期望这些引荐对你有所协助！

机器学习入门攻略：从根底到实践

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。它归于人工智能（Artificial Intelligence）的范畴，旨在让核算机具有相似人类的智能，能够主动学习和习惯新的环境。

机器学习能够分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四大类。以下是各类机器学习的扼要介绍和运用场景：

2. 无监督学习：经过未符号的练习数据，让核算机发现数据中的形式和结构。例如，聚类、主成分剖析（PCA）、相关规矩等。

4. 强化学习：经过与环境交互，让核算机学习最优战略。例如，深度Q网络（DQN）、战略梯度等。

1. Python：Python是一种广泛运用于机器学习的编程言语，具有简练、易读、易学等特色。

2. TensorFlow：TensorFlow是Google开发的开源机器学习结构，支撑多种深度学习模型。

3. PyTorch：PyTorch是Facebook开发的开源机器学习结构，以动态核算图和易于运用的API著称。

4. Scikit-learn：Scikit-learn是一个强壮的Python机器学习库，供给多种分类、回归、聚类算法。

1. 数据清洗：去除缺失值、异常值和重复值，进步数据质量。

2. 数据转化：将不同类型的数据转化为同一类型，例如将类别数据转化为数值型数据。

3. 特征提取：从原始数据中提取有用的特征，进步模型的功能。

4. 特征挑选：从很多特征中挑选最相关的特征，削减模型复杂度。

1. 回归问题：均方差错（MSE）、均方根差错（RMSE）、决定系数（R2）等。

2. 分类问题：准确率、召回率、F1分数、混杂矩阵等。

3. 过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在练习数据上体现杰出，但在测试数据上体现较差；欠拟合是指模型在练习数据和测试数据上体现都较差。

为了避免过拟合，咱们能够选用以下办法：

1. 正则化：经过在丢失函数中增加正则化项，约束模型复杂度。

2. 优化算法：挑选适宜的优化算法，如梯度下降、Adam优化器等，进步模型收敛速度。

1. 电商引荐体系：经过剖析用户行为数据，为用户引荐相关产品。

2. 金融风控：经过剖析前史买卖数据，辨认潜在的危险。

3. 医疗确诊：经过剖析医学影像数据，辅佐医师进行疾病确诊。

机器学习作为人工智能范畴的重要分支，具有广泛的运用远景。跟着技能的不断发展，机器学习将在更多范畴发挥重要作用。关于初学者来说，把握机器学习的基本概念、原理和运用场景，