1.python環境和pip list
3.什麼是機器學習，有哪些分類？結合案例，寫出你的理解。
機器學習是一門多學科交叉專業，涵蓋概率論知識，統計學知識，近似理論知識和複雜演算法知識，使用計算機作為工具並致力於真實實時的模擬人類學習方式， 並將現有內容進行知識結構劃分來有效提高學習效率.
機器學習有下面幾種定義：
(1) 機器學習是一門人工智慧的科學,該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。
(2) 機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。
(3) 機器學習是用資料或以往的經驗,以此優化電腦程式的效能標準。
機器學習 1
基本問題的經典演算法 分類 svm 最大熵 adaboost 分類回歸樹 隨機森林 回歸 分類回歸樹 隨機森林 gbdt 排序 gbrank 聚類 k means 結構標註 隱馬爾可夫模型 條件隨機場。機器學習 表示 演算法 特徵的表示 評價 loss cost評價演算法好壞的函式 優化 尋找使評價...
機器學習 1
學習吳恩達機器學習1 3章 主要內容 對機器學習在生活中的應用做了介紹 郵件分類，新聞分類，疾病 房價 機器學習演算法分類及簡要介紹 監督學習 supervised learning 中的單變數線性回歸 linear regression with one variable 損失函式 cost fu...
機器學習（1）
定義 回歸是指把實函式在樣本點附近加以近似的有監督的函式近似問題。這裡，我們來考慮一下以d次方的實數向量x作為輸入，實數值y作為輸出的函式 y f x 的學習問題，在監督學習裡，這裡的函式關係f是未知的，作為輸入數出 樣本 上標為n,下標為1 是已知的。定義 分類是指對已指定的模式進行有監督的模型識...