機器學習,模型評估(udacity nanodegree 1-3總結)
阿新 • • 發佈:2019-02-02
機器學習現在太火熱了,太多人在學,我也跟風在學,一次偶然機會了解到優達學城,本文作為課程的總結。
1.機器學習
1.1機器學習的定義
維基百科中機器學習有下面幾種定義:
- 機器學習是一門人工智慧的科學,該領域的主要研究物件是人工智慧,特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。
- 機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。
- 機器學習是用資料或以往的經驗,以此優化計算機程式的效能標準。
當然也能反映出一些問題,機器學習就是一種通過利用資料,訓練出模型,然後使用模型預測的一種方法。其中重要的模型就是在別人看來很高大上的數學公式,當然,這些數學公式不需要我們這些菜鳥去發明創造,我們只要能夠理解和應用它們。
2.模型評估與驗證
3.監督學習
4.非監督學習