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机器学习 教程,从根底到实践

AI 2024-12-24 5

1. 菜鸟教程 机器学习教程 链接: 介绍: 该教程具体介绍了机器学习的根本概念和办法，合适初学者入门。

2. w3school 机器学习入门教程 链接: 介绍: 这篇教程介绍了机器学习的根本概念和办法，并运用 Python 模块进行数据剖析和猜测。

3. CSDN博客 机器学习教程（十分具体） 链接: 介绍: 本文介绍了机器学习的根本概念，强调了 Python 在机器学习中的重要人物，并排举了六大首要库（NumPy, SciPy, ScikitLearn, Pandas, Keras, Matplotlib）。

4. 哔哩哔哩 机器学习全套课程 链接: 介绍: 这套课程绵亘81条视频，从入门到实战，涵盖了机器学习的根底知识和实践运用。

5. Microsoft Learn 合适初学者的机器学习 链接: 介绍: 该视频系列从101级开端，教你运用 Visual Studio Code、Jupyter Notebook 和 SciKit Learn 等东西构建和运用机器学习模型。

期望这些资源能协助你更好地学习机器学习！

机器学习入门教程：从根底到实践

一、机器学习概述

机器学习是一种使核算机体系可以从数据中学习并做出决议计划或猜测的技术。它首要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。

二、机器学习的根本概念

1. 特征：特征是描绘数据的根本特点，用于表明输入数据的特征向量。

3. 模型：模型是机器学习算法的中心，用于从数据中学习并做出猜测。

4. 丢失函数：丢失函数用于衡量模型猜测成果与实在值之间的差异，是优化模型参数的要害。

5. 优化算法：优化算法用于调整模型参数，使模型在练习过程中不断优化。

三、机器学习算法

1. 线性回归：线性回归是一种用于猜测接连值的监督学习算法，经过拟合数据中的线性联系来猜测目标值。

2. 逻辑回归：逻辑回归是一种用于猜测离散类别的监督学习算法，经过拟合数据中的非线性联系来猜测概率。

3. 决议计划树：决议计划树是一种根据树结构的分类算法，经过递归地将数据集划分为子集，并挑选最优的特征进行切割。

4. 随机森林：随机森林是一种集成学习办法，经过构建多个决议计划树并归纳它们的猜测成果来进步模型的泛化才能。

5. 支撑向量机（SVM）：SVM是一种用于分类和回归的监督学习算法，经过寻觅最优的超平面来切割数据集。

四、机器学习实践

1. 数据预处理：在练习模型之前，需求对数据进行预处理，绵亘数据清洗、特征工程、数据标准化等。

2. 模型练习：运用练习数据对模型进行练习，调整模型参数，使模型在练习过程中不断优化。

3. 模型评价：运用测试数据对练习好的模型进行评价，判别模型的泛化才能。

4. 模型布置：将练习好的模型布置到实践运用中，完成猜测功用。

五、常用机器学习库

1. Scikit-learn：Scikit-learn是一个开源的机器学习库，供给了丰厚的机器学习算法和东西。

2. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的深度学习结构，供给了丰厚的深度学习算法和东西。

3. PyTorch：PyTorch是一个开源的深度学习结构，以其简练的API和动态核算图而遭到广泛重视。

机器学习是一个充溢挑战和机会的范畴。经过本文的入门教程，信任您现已对机器学习有了开始的了解。在实践运用中，不断学习和实践是进步机器学习技术的要害。祝您在机器学习范畴获得更好的成果！


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