机器学习基础.ppt

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1、机器学习基础引言什么是机器学习？让机器“学习”的技术指令工作－>数据工作例子：约会机器学习方法：利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律)并利用此模型预测未来(是否迟到)引言机器学习的定义：例子：房价：房价＝面积＊a＋b关键概念：训练模型预测训练集和测试集引言机器学习的定义：广义：一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。实践：一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。引言机器学习的范围：模式识别＝机器学习数据挖掘＝机器学习＋数据库统计学习和机器学习计算机视觉＝图像处理＋机器学习语音识别＝语音处理＋机器学习自然语言处理＝文本处理＋机器学习算

2、法分类不同类型应用场景：回归：预测鲍鱼的年龄随着时间波动的股票价格算法分类不同类型应用场景：分类：电影题材归类垃圾邮件算法分类不同类型应用场景：聚类对地图上的点进行聚类人脸识别算法分类不同类型应用场景：关联分析啤酒和尿布Twitter源共现词算法分类经典算法分类：学习方式：监督学习非监督学习半监督学习算法分类经典算法分类：功能分类：算法选择如何选择合适的算法：算法选择如何使用算法：工具的使用机器学习常用的工具：R语言linux版和windows版强大的算法包可移植性比较好Matlabwindows版比较强大，可移植性是个问题版本问题比较严重PythonNumpy、statsmodels、sc

3、ripy-learn、pandasspark分布式框架mllib建议看懂一个例子开始；算法的重试；参数的选择；没有最好，只有更好。推荐书目：《机器学习》（周志华）《R语言初学者指南》《机器学习实战》Thankyou!