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对机器学习的认知

genedna / 2489人阅读

摘要:人工智能的关键就是让机器设备能够感知,推断,行动和调整。机器学习旨在解决数据的回归和分类问题。回归查找函数逼近,就是根据一堆数据样本,看能找到一个函数能让所有数据都能趋近于满足这个函数,然后根据这个函数再来检验新的数据是否满足此类数据特征。

人工智能的关键就是让机器设备能够:感知,推断,行动和调整。而要能让设备自主的实现这些操作,机器就得有一个学习的过程,这就类似于我们常说的师父领进门、修行靠个人,所以机器学习又分为:监督式学习(老师告诉你一些绝对正确的数据)、非监督式学习(然后自己根据正确数据的特点去判断一些没有见过的数据)、深度学习(根据海量的数据深入分析这些数据的因果联系),具备这样能力的机器才能叫人工智能了吧。

机器学习旨在解决数据的回归和分类问题。

回归:查找函数逼近,就是根据一堆数据(样本),看能找到一个函数能让所有数据都能趋近于满足这个函数,然后根据这个函数再来检验新的数据是否满足此类数据特征。

分类:用于确定数据身份,就是把所有数据能否分类看,根据某个关系来划分数据属于哪一类。

当然,要处理数据用EXCLE肯定不行了,这里就引出了Python,Python用来数据分析是相当不错的,其有很多第三方库,会让编程变得简单起来,其数据处理的性能也很快,所以没啥说的,接下来就先学习Python。

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