说到人工智能必然要了解机器学习,从信息化软件,到电子商务,然后到高速发展互联网时代,到至今的云计算、大数据等,渗透到我们的生活、工作之中,在互联网的驱动下,人们更清晰的认识和使用数据,不仅仅是数据统计、分析,我们还强调数据挖掘、预测。
机器学习就是对计算机一部分数据进行学习,然后对另外一些数据进行预测与判断。
机器学习的核心是”使用算法解析数据,从中学习,然后对新数据作出决定或预测”。也就是说计算机利用已获取的数据得出某一模型,然后利用此模型进行预测的一种方法,这个过程跟人的学习过程有些类似,比如人获取一定的经验,可以对新问题进行预测。
今天给小伙伴们分享的这份手册来自于斯坦福大学的Chris Albon,已上传GitHub,为了方便大家的阅读,已经翻译成了中文PDF版。
限于文章篇幅原因,只能以截图的形式展示出来,有需要的小伙伴帮忙转发文章后,关注私信回复【Python】凭本文截图即可获取!
这份小抄涵盖了284个知识点,看完可以说是速通了机器学习基础知识,看起来是不是比自己总结的舒服好记一些?
不多废话,下面把内容展示给大家
限于文章篇幅原因,就展示到这里了,有需要的小伙伴帮忙转发文章后,关注私信回复【Python】凭本文截图即可获取!