机器学习简介

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内容简介

机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

学习目标

  • 了解机器学习的概念
  • 了解数据的表现形式
  • 了解监督学习
  • 了解监督学习中的一些复杂的场景
  • 了解无监督学习
  • 了解无监督学习中遇到的问题

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