1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,.,*,机器学习基础,1,.,引言,什么是机器学习？,让机器“学习”的技术,指令工作,数据工作,例子：,约会,机器学习方法：,利用已有的数据,(,经验,),，,得出了某种模型,(,迟到的规律,),并利用此模型预测未来,(,是否迟到,),2,.,引言,机器学习的定义：,例子：,房价,：,房价面积,a,b,关键概念：,训练,模型,预测,训练集和测试集,3,.,引言,机器学习的定义：,广义：,一,种能够赋予,机器学习,的,能力,以此让它,完成直接,编程,无法,完成的,功能,的,方法。,实践：,一,种通过利用数据,
2、训练,出模型，然后,使用,模型,预测的一种方法。,4,.,引言,机器学习的范围：,模式识别机器学习,数据挖掘机器学习数据库,统计学习和机器学习,计算机视觉图像处理机器学习,语音识别语音处理机器学习,自然语言处理文本处理机器学习,5,.,算法分类,不同类型应用场景：,回归：,预测鲍鱼的年龄,随着,时间波动的股票,价格,6,.,算法分类,不同类型应用场景：,分类：,电影题材归类,垃圾邮件,7,.,算法分类,不同类型应用场景：,聚类,对地图上的点进行聚类,人脸识别,8,.,算法分类,不同类型应用场景：,关联分析,啤酒和尿布,Twitter,源共现词,9,.,算法分类,经典算法分类：,学习方式：,
3、监督学习,非监督学习,半监督学习,10,.,算法分类,经典算法分类：,功能分类：,11,.,算法选择,如何选择合适的算法：,12,.,算法选择,如何使用算法：,13,.,工具的使用,机器学习常用的工具：,R,语言,linux,版和,windows,版,强大的算法包,可移植性比较好,Matlab,windows,版比较强大，可移植性是个问题,版本问题比较严重,Python,Numpy,、,statsmodels,、,scripy-learn,、,pandas,spark,分布式框架,mllib,14,.,建议,看懂一个例子开始；,算法的重试；,参数的选择；,没有最好，只有更好。,推荐书目：,机器学习,（周志华）,R,语言初学者指南,机器学习实战,15,.,Thank you!,16,.,
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