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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
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2机器学习的分类
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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
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1引言
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2机器学习的分类
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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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