机器学习：问题设置
一般来说，一个学习问题通常会考虑一系列 n 个样本数据，然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 （比如说是一个多维记录），就说它有许多“属性”，或称 features(特征) 。
我们可以将学习问题分为几大类:
监督学习 , 其中数据带有一个附加属性，即我们想要预测的结果值。
无监督学习, 其中训练数据由没有任何相应目标值的一组输入向量x组成。这种问题的目标可能是在数据中发现彼此类似的示例所聚成的组，这种问题称为 聚类 , 或者，确定输入空间内的数据分布，称为 密度估计 ，又或从高维数据投影数据空间缩小到二维或三维以进行可视化。
机器学习是从数据的属性中学习，并将它们应用到新数据的过程。 这就是为什么机器学习中评估算法的普遍实践是把数据分割成 训练集 （我们从中学习数据的属性）和 测试集 （我们测试这些性质）。
参考链接：1. python机器学习实战之K均值聚类2. 机器学习实战之K-Means算法3.《机器学习实战》（十...
机器学习实战中文版 pdf高清+源代码 《机器学习实战》介绍并实现机器学习的主流算法，面向日常任务的高效实战内容，...
机器学习实战笔记-knn算法实战 本文内容源于《机器学习实战》一书，主要介绍了knn(k-nearest neig...
<<机器学习实战>>--策略梯度
《机器学习实战》思维导图 过完书后可以查漏补缺，温故知新。 《机器学习实战》读书笔记
首先推荐：机器学习实战教程（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM机器学习实战教程（九）：支持向量机实战篇之再撕非...
《机器学习实战-数据探索(1、变量识别；2、单变量分析；3、双变量分析)》 机器学习实战-数据探索(缺失值处理) ...
【机器学习实战】Logistic回归 全部程序均是依照《机器学习实战》书写，然后进行了一些修改（顺便巩固pytho...
今天推荐的图书专注机器学习主题，一共7本，都是经过实践检验的好书——《机器学习》《图解机器学习》《机器学习实战》《...
《机器学习实战》--增強学习（代码未经验证）
本文标题：机器学习实战
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/reeudqtx.html
网友评论