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Python机器学习之基础概述

2024-04-02 19:04:59 535人浏览 安东尼

Python 官方文档：入门教程 => 点击学习

摘要

目录一、基础概述二、算法分类三、研究内容一、基础概述 机器学习（Machine Learing）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多

一、基础概述

  • 机器学习（Machine Learing）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
  • 机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
  • 机器学习是人工智能的核心，是计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
  • 机器学习使用归纳、综合而不是演绎。

二、算法分类

按照学习方式

  • 监督学习

在这里插入图片描述

  • 半监督学习

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  • 无监督学习

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  • 强化学习

在这里插入图片描述

按照算法相似性

  • 回归算法

在这里插入图片描述

  • 聚类算法

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  • 降维算法

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在这里插入图片描述

  • 集成算法

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  • 正则化算法

在这里插入图片描述

  • 决策树算法

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  • 贝叶斯算法

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  • 关联规则学习

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 基于核的算法

在这里插入图片描述

  • 基于实例的算法

在这里插入图片描述

三、研究内容

机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面

  • 面向任务的研究，研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
  • 认知模型，研究人类学习过程并进行计算机的模拟。
  • 理论分析，从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。

到此这篇关于python机器学习之基础概述的文章就介绍到这了,更多相关Python机器学习内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！

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本文标题: Python机器学习之基础概述

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