[置顶] 【ML--01】第一课 机器学习概述
2017-07-06 09:57
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接下来打算整理下一套机器学习的过程和学习文档分享给大家,共同学习进步~
我理解的机器学习(Machine Learing,ML)
1、、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。机器学习以算法为主,需要一定的数学素养,最终目标将机器学习算法用于大数据挖掘。
2、机器学习是人工智能研究的核心内容。它的应用已遍及人工智能的各个分支。数据挖掘,推荐系统,自然语言处理,文本挖掘,图像处理,OCR,计算机视觉 ,语音识别,人脸识别,机器人算法等。
3、机器学习算法主要分为有监督和无监督算法两种。
监督学习算法包括 统计分类,回归分析等,无监督学习算法包括聚类,关联规则等。
具有代表性的算法
@1、回归预测及相应的降维技术:线性回归,Logistic回归,主成分分析,因子分析,岭回
归,LASSO
@2、分类器:决策树,朴素贝叶斯,贝叶斯信念网绚,支持向量机,提升分类器准确率的
@3、Adaboost和随机森林算法
@4、聚类不孤立点判别
@5、人工神经网绚
4、需要掌握的机器学习十大算法
c4.5,k-means,svm,EM,pagerank,ADaboost,k-nearest neighbor classification, navibayes ,CART.
5、编程语言/实现工具
python,R,matlab,WEKA,spark mllib,mahout等。
6、一些入门介绍资料
面向开发人员的机器学习指南
http://blog.jobbole.com/109702/
普通程序员如何转向人工智能方向?
http://blog.jobbole.com/109352/
大数据职位所需的数据场技能
http://blog.jobbole.com/99039/
我理解的机器学习(Machine Learing,ML)
1、、机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。机器学习以算法为主,需要一定的数学素养,最终目标将机器学习算法用于大数据挖掘。
2、机器学习是人工智能研究的核心内容。它的应用已遍及人工智能的各个分支。数据挖掘,推荐系统,自然语言处理,文本挖掘,图像处理,OCR,计算机视觉 ,语音识别,人脸识别,机器人算法等。
3、机器学习算法主要分为有监督和无监督算法两种。
监督学习算法包括 统计分类,回归分析等,无监督学习算法包括聚类,关联规则等。
具有代表性的算法
@1、回归预测及相应的降维技术:线性回归,Logistic回归,主成分分析,因子分析,岭回
归,LASSO
@2、分类器:决策树,朴素贝叶斯,贝叶斯信念网绚,支持向量机,提升分类器准确率的
@3、Adaboost和随机森林算法
@4、聚类不孤立点判别
@5、人工神经网绚
4、需要掌握的机器学习十大算法
c4.5,k-means,svm,EM,pagerank,ADaboost,k-nearest neighbor classification, navibayes ,CART.
5、编程语言/实现工具
python,R,matlab,WEKA,spark mllib,mahout等。
6、一些入门介绍资料
面向开发人员的机器学习指南
http://blog.jobbole.com/109702/
普通程序员如何转向人工智能方向?
http://blog.jobbole.com/109352/
大数据职位所需的数据场技能
http://blog.jobbole.com/99039/
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