機器學習介紹

機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力以此讓它完成直接程式設計無法完成的功能的方法。但從實踐的意義上來說，機器學習是一種通過利用資料，訓練出模型，然後使用模型**的一種方法。

機器學習界的乙個特色就是演算法眾多，發展百花齊放。以下六個演算法是使用最多，影響最廣

按照訓練的資料有無標籤，可以將上面演算法分為監督學習演算法和無監督學習演算法，但推薦演算法較為特殊，既不屬於監督學習，也不屬於非監督學習，是單獨的一類。

監督學習演算法：線性回歸，邏輯回歸，神經網路，svm

無監督學習演算法：聚類演算法，降維演算法

特殊演算法：推薦演算法

具有多個隱藏層的神經網路被稱為深度神經網路，基於深度神經網路的學習研究稱之為深度學習。

傳統機器學習需要人工構造特徵，設計特徵提取器；深度學習自動進行特徵提取。

傳統機器學習演算法，在一開始，效能（識別率）會隨著資料的增加而增加，但一段時間後，它的效能會進入平台期。這些模型無法處理海量資料。

機器學習（介紹）

a computer program is said to learn from experienceewith respect to some class of taskstand performance measurep,if its performance at tasks int,as me...

機器學習介紹

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機器學習介紹

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