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第1章 引言
1.1 为何选择机器学习
1.1.1 机器学习能够解决的问题 第1章 引言
机器学习又称为预测分析或统计学习#xff0c;是一个交叉学科#xff0c;是从数据中提取知识。
1.1 为何选择机器学习
智能应用早期#xff0c;使用专家设计的规则体系来设计。
缺点是一个交叉学科是从数据中提取知识。
1.1 为何选择机器学习
智能应用早期使用专家设计的规则体系来设计。
缺点 只适用于单一领域和单项任务修改不方便 要制定规则必须对决策过程非常熟悉。
机器学习算法仅向程序输入海量数据算法就可以提取需要的特征。
1.1.1 机器学习能够解决的问题
监督学习算法从输入输出中进行学习的机器学习算法。
应用 识别信封上手写的邮政编码 基于医学影像判断肿瘤是否为良性 检测信用卡交易中的诈骗行为
无监督学习算法只有输入数据是已知没有输出数据。
应用 确定一系列博客文章的主题 将客户分成具有相似偏好的群组 检测网站的异常访问模式
概念
样本机器学习中每个实体或每一行
特征机器学习中的每一列
