机器学习书笔记,机器学习入门与实践攻略
1. 《机器学习》(西瓜书) 周志华 资源: 简介:这本书是机器学习范畴的经典入门教材,内容全面,合适初学者和范畴内的专家阅览。书中具体介绍了监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征挑选等算法。
2. 《机器学习实战》 资源: 简介:这本书经过实例和代码,具体讲解了机器学习的基础知识和常用算法。笔记中包含了k近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支撑向量机等内容。
3. 《核算学习办法》 李航 资源: 简介:这本书全面体系地介绍了核算学习的首要办法,包含感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与支撑向量机等,合适想要深化了解核算学习办法的读者。
4. 《西瓜书》学习笔记 CSDN博客 资源: 简介:这个系列博客是记载参与datawhale安排的机器学习自学打卡,首要对周志华教师的西瓜书进行学习自行收拾的笔记,合适想要深化学习西瓜书内容的读者。
深化浅出《西瓜书》:机器学习入门与实践攻略
一、机器学习概述
机器学习是研讨怎么经过核算手法,使用经历来改进体系本身功能的学科。在核算机体系中,经历通常以数据方式存在。因而,机器学习研讨的首要内容是从数据中发生模型的算法,即学习算法。
二、根本术语
在《西瓜书》中,作者具体介绍了机器学习中的根本术语,包含:
数据集(data set):记载的调集,每条记载是关于一个事情或目标的描绘,称为一个示例(instance)或样本(sample)。
特征向量:以特点为坐标轴,特点值确定在坐标系中的方位的点。
分类(classification):欲猜测的是离散值。
回归(regression):欲猜测的是接连值。
聚类(clustering):将练习会集的数据分红若干组,每组称为一个簇(cluster)。
三、常用机器学习办法
《西瓜书》中介绍了多种常用的机器学习办法,以下罗列几种:
线性回归:经过最小二乘法拟合数据,猜测接连值。
决策树:依据特征值进行分支,终究得到分类或回归成果。
支撑向量机(SVM):经过寻觅最优的超平面,将数据分为不同的类别。
神经网络:模仿人脑神经元结构,经过多层神经网络进行特征提取和分类。
四、实践使用
机器学习在各个范畴都有广泛的使用,以下罗列几个实例:
医疗范畴:使用机器学习进行疾病诊断、医治计划拟定等。
金融范畴:使用机器学习进行危险评价、信誉评分等。
自然语言处理:使用机器学习进行文本分类、情感剖析等。
图像辨认:使用机器学习进行人脸辨认、物体检测等。
《西瓜书》作为机器学习范畴的经典入门教材,为读者供给了丰厚的理论知识与实践经历。经过学习本书,读者能够把握机器学习的根本概念、常用算法以及实践使用,为后续深化学习打下坚实基础。在人工智能年代,把握机器学习技能具有重要意义,期望本文对读者有所协助。
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