一、机器学习的定义
机器学习(Machine Learning)是计算机科学的子领域,也是人工智能的一个分支和实现方式。机器学习所关注的是计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。机器学习的形式化描述: 对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么就称这个计算机程序在从经验E学习。
机器学习主要的理论基础涉及到概率论、数理统计、数值逼近、最优化理论、计算复 杂理论等,核心要素是数据、算法和模型。
二、机器学习的发展
机器学习的发展分为知识推理期、知识工程期、浅层学习和深度学习几个阶段。在机器学习的发展过程中,随着人们对智能的理解和现实问题的解决方法演变,大致出现了符号主义、贝叶斯、联结主义、进化主义、行为类推主义五大流派。
三、机器学习的演化
四、机器学习、人工智能和数据挖掘
机器学习是人工智能的一个分支,它是实现人工智能的一个核心技术,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法并从数据中分析获得规律,然后利用规律对新样本进行预测。
数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏、有用的、正确的知识促进决策的执行。数据挖掘的很多算法都来自于机器学习,并在实际应用中进行优化。机器学习最近几年也逐渐跳出实验室, 解决从实际的数据中学习模式,解决实际问题。数据挖掘和机器学习的交集越来越大。
五、机器学习典型应用领域
六、机器学习应用
AlphaGo是深度卷积神经网络CNN、加强 学习RL、蒙特卡洛树搜索MCTS三者相结合的产物
Google流感趋势预测
反垃圾邮件系统
七、机器学习流程
八、机器学习怎么做
九、机器学习常用算法
十、数据挖掘常用算法
十二、数据分析常见陷阱
1、错误理解相关关系
2、错误的比较对象
3、数据抽样
4、忽略或关注极值
5、相信巧合数据
6、数据未做归一化
7、忽视第三方数据
8、过度关心统计指标
十三、机器学习项目团队的组建
十四、机器学习人才培养的难题
十五、机器学习技能要求
十六、常见的机器学习平台
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