机器学习(未)

  • 机器学习基础
    • 基本概念
    • 发展历程
    • 应用领域
    • 算法学习
    • 核心术语
    • 算法分类
    • 建模流程
    • 特征工程
    • 拟合问题
    • 开发环境
  • KNN算法
    • 算法概述
    • 算法实现
    • 距离度量
    • 特征预处理
    • 超参数优化
  • 线性回归
    • 基本概述
    • 具体实现
    • 损失函数
    • 导数和矩阵
    • 正规方程法
    • 梯度下降算法
    • 评估方法
    • 线性回归API
    • 欠拟合与过拟合

1 人工智能简介

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI):仿智,使用计算机来模拟或者代替人。


2 机器学习简介

机器学习(Machine Learning,简称ML):机器自动学习,而不是人为规则编程。
图解:机器如何学习


3 深度学习简介

深度学习(Deep Learning,简称DL):也叫深度神经网络,大脑仿生,设计一层一层的神经元模拟万事万物。


4 三者关联关系

(1) 机器学习是实现人工智能的一种途径;
(2) 深度学习是机器学习的一种方法发展而来的.