機器學習大致流程 2019-08-25 1.機器學習分類 機器學習主要分3大類，分別是：監督學習，強化學習，無監督學習，其中主要的區別如下所示。 1.1 監督學習 訓練數據的標簽（即樣本的輸出）已知，通過訓練數據的標簽作為反饋，對模型訓練的學習方法稱為監督學習；常見的子類有分類和回歸兩項 ...

系列文章：《機器學習實戰》學習筆記 這是《機器學習實戰》的第一章，本章簡要介紹了下什么是機器學習、機器學習的主要任務和本書中將要用到的Python語言。現在機器學習（Machine learning）與人工智能（Artificial intelligence）這么火，介紹機器學習的文章網上 ...

預備：把實際問題轉化為機器學習問題，即能夠從現有的數據中學的某種規律，從而解決實際問題（預測或分類） 機器學習是數據和模型的結合。 一.獲取數據：人工合成、爬蟲、數據庫、公開數據集、收集數據... 二.數據預處理: 1.數據清洗：缺失數據、重復數據、一致性檢驗 2.數據 ...

在微博上看到七月算法寒老師總結的完整機器的學習項目的工作流程，結合天池比賽的經歷寫的。現在機器學習應用非常流行，了解機器學習項目的流程，能幫助我們更好的使用機器學習工具來處理實際問題。 1. 理解實際問題，抽象為機器學習能處理的數學問題 理解實際業務場景問題是 ...

矩陣 參考: 機器學習基礎 一般而言，一個對象應該被視為完整的個體，表現實中有意義的事物，不能輕易拆分。 對象是被特征化的客觀事物，而表（或矩陣）是容納這些對象的容器。換句話說，對象是表中的元素，表是對象的集合（表中的每個對象都有相同的特征和維度，對象對於每個特征都有一定的取值 ...

1. 在深度學習中，涉及到大量矩陣相乘，現在需要計算三個稠密矩陣A,B,C的乘積ABC，假設三個矩陣的尺寸分別為m*n,n*p,p*q,且m<n<p<q，以下計算順序效率最高的是： 解析：首先，根據簡單的矩陣知識，因為 A*B ， A 的列數必須和 B ...

目錄 機器學習基礎 什么是機器學習 機器學習 應用場景 海量數據 機器學習的重要性 機器學習的基本術語 監督學習和非監督學習 監督學習：supervised learning 非監督學習 ...

第1章 機器學習基礎 機器學習 概述 機器學習就是把無序的數據轉換成有用的信息。 獲取海量的數據 從海量數據中獲取有用的信息 我們會利用計算機來彰顯數據背后的真實含義，這才是機器學習的意義。 機器學習 場景 機器學習已應用於多個領域，遠遠超出大多數人的想象 ...