第一章 机器学习的任务和方法

  机器学习(Machine Learning, ML) 是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
  本课程通过对机器学习的一些基本概念和算法的探索，通过实际操作来学习机器学习是怎么实现的。

1.什么是机器学习

1. 分析数据，理解数据背后的意义
2. 把无序的数据转换成有用的信息
3. 跨学科，需要多学科的专业知识
4. 人工智能的核心
5. 主要是归纳和综合
6. 没有演绎

2.机器学习的任务

1. 分类
2. 预测
3. 对未标注数据分组
4. 关联分析
5. 发现频繁项集

   

3.机器学习的意义

1. 提高效率
2. 改善决策
3. 检测疾病、预测天气…..

4.算法的选择

1. 监督学习
2. 无监督学习
3. 离散型
4. 连续型

     

5.机器学习的一般步骤

1. 收集数据
2. 准备输入数据
3. 分析输入数据
4. 训练算法
5. 测试算法
6. 使用算法

  

 

6.本课程的主要内容