這也是我自己非常關心的乙個問題吧，從我第一次聽到這個詞語，就對機器學習是什麼一直模糊不清！
這個也可以參考：這裡我首先明白了上面的三種學習方式是根據學習任務的不同，機器學習可以細化為這四種！而這裡的學習任務的不同具體指的就是資料的不同
（1）如果所給定訓練的資料都是標好「好」或者「壞」等這樣的標籤時————監督學習；
（2）如果沒有這些標籤，只有一些資料的特徵，比如新聞的聚類————非監督學習；
（3）如果部分有標籤—————半監督學習；
（4）如果我們把利用給小貓小狗做區分的函式應用到給老虎和獅子作區分的任務上那麼這樣的方式就是———————遷移學習；
機器學習筆記 導論
machine learning a probabilistic perspective 第一章 導論 1.1 什麼是機器學習，為什麼需要機器學習。大資料時代，要求機器能自動分析資料，能從已知的資料中學習一些隱藏的模式，來 未來的資料，或者執行一些決策。機器學習大體分為兩類 或者有監督學習 這個方式...
機器學習導論（一）
改變了思維方式 資料重要性 資料資源 資料資產 增值 方 資料分析 統計學 抽樣 資料科學 大資料 計算智慧型 複雜演算法 決策方面 基於目標決策 基於資料決策 業務方面 基於業務的資料化 基於資料的業務化 產業競合 以戰略為中心 以資料為中心 資料量大 tb pb zb hdfs分布式檔案系統 資...
機器學習（一）導論
今天的文章是機器學習的導論，這會像python基礎教程和爬蟲教程一樣是乙個 系列，但是在機器學習領域自己還沒入門，只是通過一次比賽接觸到機器學習使用了幾個模型罷了，這個系列單純把自己學習筆記和學習體會分享給大家，更新可能會比較慢，期待大家一起進步。首先，必須澄清乙個關於機器學習的最大錯誤觀念 機器學...