1， 什麼是機器學習
機器學習，簡單說就是要把無序的資料，轉化為人們可以識別的有用的資料。
2，機器學習需要哪些基礎知識
機器學習橫跨很多學科領域，包括但不限於 計算機， 數理統計， 工程技術等。
3，什麼時候可以用機器學習
一般我們寫**解決問題，結果或者計算過程具有確定性。
比如計算完全數，水仙花數，或者保險系統費用計算，都有詳細規則可以參考，直到得到可以驗證的結果。
但有些情況不同，你只有資料，要分析判斷誰是誰，比如影象識別，手寫字型識別，使用者喜歡什麼等，結果不具有確定性。
4，機器學習的主要任務
第一是分類，什麼是什麼
第二個是回歸，用於**數值型資料
以上兩類為監督學習，因為這些任務相關演算法知道要**什麼
對應的還有無監督學習，聚類，密度分析，降低資料的維度
另外還有半監督學習
5,應用步驟
收集資料，準備輸入資料，分析輸入資料，訓練演算法，驗證演算法，使用演算法
機器學習實戰筆記 1 機器學習基礎
監督學習的兩個任務 分類和回歸分析 數值型資料 分類方法思路 這個表至關重要，叫做特徵向量表 特徵1特徵2 目的變數 類別 例項1 例項2 如上表，分類思路如下 用大量的已分類資料 其目標變數的值已給出 組成的訓練集進行訓練，該訓練集由若干個訓練樣本構成，每個訓練樣本是乙個例項 測試樣本 不提供目標...
機器學習實戰（1）
from numpy import import operator def createdataset object group array 1.0,1.0 1.0,1.1 0,0 0,0.1 labels a a b b return group,labels def classify0 inx,...
《機器學習實戰》學習筆記
很久沒寫過部落格了，一重開就給自己挖了這麼乙個大坑 最近一段時間看了 機器學習實戰 這本書，感覺寫得不錯，認真看了看。關於這本書的書評及購買事宜請移步豆瓣 京東 亞馬遜等 這裡不多說。不過有一點，感覺這本書有個很好的地方是給出了各個演算法的python實現 和講解，要求不高的話可以拿來用了 懶 在這...