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机器学习笔记
这里是清羽AI,这篇文章介绍了机器学习的基本概念和原理,指出机器学习是一种能够让计算机在数据中学习从而进行预测的算法总称,包括深度学习、决策树、聚类、贝叶斯等多种算法,并强调机器学习属于人工智能范畴。文章阐述了机器学习的基本思路,即把现实问题抽象成数学模型,利用数学方法求解并评估模型,指出将现实问题转换为数学问题是关键。文章还介绍了机器学习的分类,包括监督学习、非监督学习和强化学习,并解释了它们之间的区别。最后,文章概述了机器学习的实际操作步骤,包括收集数据、数据准备、选择模型、训练、评估、参数调整和预测,并以超市酒的例子进行说明,同时列举了线性回归、K-Means聚类和Q-Learning算法作为样例。
2022-10-02


