机器学习简介

什么是机器学习

机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。

机器学习的分类

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。

根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

此外，机器学习的常见算法还包括迁移学习、主动学习和演化学习等。

• 机器学习的方法：

传统机器学习

回归算法

线性回归

线性回归需要一个线性模型，属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数是否足够拟合训练集数据，然后挑选出最好的线性函数。

逻辑回归

逻辑回归虽然名字中有“回归”，但实际却是一种分类学习方法，它将数据拟合到一个logit函数或者是logistic函数中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。

参考链接：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79113765

• • 回归算法

聚类算法

• • 聚类算法：https://www.jianshu.com/p/8b0ff2f48776

降维算法

• • 降维算法：https://www.jianshu.com/p/8b0ff2f48776

推荐算法

• • 推荐算法

支持向量机

• • 支持向量机：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1623187525393341377&wfr=spider&for=pc

• • 什么是深度学习？

深度学习

• • 神经网络：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1618523948331231188&wfr=spider&for=pc
  • 深度学习：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1618523948331231188&wfr=spider&for=pc

飞将实验列表：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public/2

课程4-深度学习入门CV-手写数字识别:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/78958

手把手带你吃透深度学习：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/325575

使用Python进行机器学习（ski-learn):https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/98035

肺炎CT影像分析：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/289819

CNN猫狗识别：猫狗识别0612 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/70543

文本分类：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/90231

20个令人惊叹的深度学习应用：https://www.sohu.com/a/298212922_100225419

参考文档：

• [1] MNIST机器学习入门 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html
• [2] TensorFlow下MNIST数据集下载脚本input_data.py http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/54896959