1 機器學習概述

1）貼上python環境及pip list截圖，了解一下大家的準備情況。暫不具備開發條件的請說明原因及打算。

1.pip list截圖

2.python 環境

3）什麼是機器學習，有哪些分類？結合案例，寫出你的理解。

1.什麼是機器學習？

對於某給定的任務t，在合理的效能度量方案p的前提下，某電腦程式可以自主學習任務t的經驗e;隨著提供合適、優質、大量的經驗e，該程式對於任務t的效能逐步提高。

這裡最重要的是機器學習的物件:

①任務task,t，乙個或者多個

②經驗experience,e

③效能performance,p

即:隨著任務的不斷執行，經驗的累積會帶來計算機效能的提公升。

我認為機器學習就是收集資料讓計算機去**以及判定某固定事件的發生或者重複該資料事件。

目前機器學習主流分為監督學習、無監督學習、增強學習。

監督學習：

監督學習可分為「回歸」和「分類」問題。

在回歸問題中，我們會**乙個連續值。也就是說我們試圖將輸入變數和輸出用乙個連續函式對應起來；

而在分類問題中，我們會**乙個離散值，我們試圖將輸入變數與離散的類別對應起來。

無監督學習：

在無監督學習中，我們基本上不知道結果會是什麼樣子，但我們可以通過聚類的方式從資料中提取乙個特殊的結構。

在無監督學習中給定的資料是和監督學習中給定的資料是不一樣的。資料點沒有相關的標籤。

相反，無監督學習演算法的目標是以某種方式組織資料，然後找出資料中存在的內在結構。

這包括將資料進行聚類，或者找到更簡單的方式處理複雜資料，使複雜資料看起來更簡單。

強化學習：

強化學習是一種學習模型，它並不會直接給你解決方案——你要通過試錯去找到解決方案。

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