机器学习与Python实践.pdf

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第一章机器学习概述

机器学习与python实践

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机器学习与python实践()第一章机器学习概述人民邮电出版社1/24

机器学习概述

机器学习及相关概念的介绍

从解决实际问题的框架中简要说明

相关概念之间的联系和区别

包括数据科学、数据挖掘、人工智能、统计学习

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机器学习与python实践()第一章机器学习概述人民邮电出版社2/24

目录

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1引言

...

2机器学习的分类

...

3机器学习的发展历程和应用

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机器学习与python实践()第一章机器学习概述人民邮电出版社3/24

引言

目录

...

1引言

...

2机器学习的分类

...

3机器学习的发展历程和应用

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机器学习与python实践()第一章机器学习概述人民邮电出版社4/24

引言

引言

数据科学:

使用科学方法分析数据,从数据中提取有效信息,帮助理解观测到的现象

并由数据驱动进行预测或决策的理论和方法体系。

常用的科学方法:

处理分析数据相关的数学、统计学和计算机科学。

与数据科学相关的重要相关概念:

机器学习和数据挖掘

这与当前热门的大数据方法和人工智能有十分密切的关系。

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机器学习与python实践()第一章机器学习概述人民邮电出版社5/24

引言问题导向框架

问题导向框架

实际问题:目的是什么,有什么样的数据,希望从中得到什么?

模型集/方法集:一般划分为三大类,无监督学习、有监督学习和强化学

习。

解决方案:一份完整的分析报

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