做一手房开什么网站比较好呢,深圳华强北营业时间,北京网站推广排名,成都信用网企业查询系统#x1f935;♂️ 个人主页#xff1a;艾派森的个人主页 ✍#x1f3fb;作者简介#xff1a;Python学习者 #x1f40b; 希望大家多多支持#xff0c;我们一起进步#xff01;#x1f604; 如果文章对你有帮助的话#xff0c; 欢迎评论 #x1f4ac;点赞#x1f4… ♂️ 个人主页艾派森的个人主页 ✍作者简介Python学习者 希望大家多多支持我们一起进步 如果文章对你有帮助的话 欢迎评论 点赞 收藏 加关注 目录
1.人工智能概述
1.1 机器学习、人工智能与深度学习
1.2 机器学习、深度学习能做些什么
2.什么是机器学习
2.1 定义
2.2 解释
2.3 数据集构成
3.机器学习算法分类
4.机器学习开发流程
5.学习框架
6.文末福利 1.人工智能概述
1.1 机器学习、人工智能与深度学习 机器学习和人工智能深度学习的关系 人工智能AI人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟、理解和执行人类智能任务的学科。它的目标是让计算机具备类似于人类的智能水平可以进行推理、学习、感知和决策。 机器学习机器学习是人工智能的一个重要分支它是让计算机通过从数据中学习和提取模式自动改进执行特定任务的能力。在传统编程中程序员需要明确指定计算机应该如何执行任务而在机器学习中计算机通过学习数据的规律和特征自主地进行任务执行这种方式使得计算机在面对新的情况时也能做出合理的决策。 深度学习深度学习是机器学习的一种方法它是通过构建和训练深层神经网络来实现学习和特征提取的过程。这些深层神经网络由多个神经元层组成允许计算机通过层次化的方式提取和学习数据中的复杂特征。深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就并且在人工智能的快速发展中起到了重要的推动作用。 机器学习是人工智能的一个实现途径 深度学习是机器学习的一个方法发展而来 深度学习是机器学习的一种技术手段而机器学习是人工智能的一个重要组成部分。在实际应用中深度学习带来了许多强大的AI模型和系统使得计算机能够在复杂和大规模的数据中进行高效的学习和推理从而实现了许多前所未有的人工智能应用。
达特茅斯会议-人工智能的起点 1956年8月在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中约翰·麦卡锡John McCarthy马文·闵斯基Marvin Minsky人工智能与认知学专家克劳德·香农Claude Shannon信息论的创始人艾伦·纽厄尔Allen Newell计算机科学家赫伯特·西蒙Herbert Simon诺贝尔经济学奖得主等科学家正聚在一起讨论着一个完全不食人间烟火的主题用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。会议足足开了两个月的时间虽然大家没有达成普遍的共识但是却为会议讨论的内容起了一个名字人工智能。因此1956年也就成为了人工智能元年。
1.2 机器学习、深度学习能做些什么 机器学习的应用场景非常多可以说渗透到了各个行业领域当中。医疗、航空、教育、物流、电商等等领域的各种场景。 用在挖掘、预测领域 应用场景店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类… 用在图像领域 应用场景街道交通标志检测、人脸识别等等 用在自然语言处理领域 应用场景文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测等等 2.什么是机器学习
2.1 定义 机器学习Machine Learning是一种人工智能AI的分支它是通过计算机系统从数据中学习和改进执行特定任务的能力而无需明确编程指令。换句话说机器学习使得计算机可以通过数据的模式和规律自动提取特征和知识并在未来面对新的数据时做出合理的决策。 传统的程序设计中程序员需要编写明确的规则和算法以指导计算机完成特定任务。但在机器学习中我们提供给计算机的是一组训练数据包含输入和对应的输出结果。计算机通过对这些数据进行学习找到数据中的模式和规律从而能够在未来的数据中进行预测或分类。
机器学习任务可以分为以下几类 监督学习Supervised Learning在监督学习中我们向计算机提供带有标签的训练数据也就是输入数据和对应的正确输出。计算机通过学习这些数据来建立输入和输出之间的映射关系从而能够预测未标记数据的输出。 无监督学习Unsupervised Learning在无监督学习中我们向计算机提供没有标签的训练数据计算机需要自主地发现数据中的结构和模式。无监督学习常用于聚类、降维和异常检测等任务。 强化学习Reinforcement Learning强化学习是一种通过尝试和错误来学习最佳决策策略的学习方法。在强化学习中计算机代理根据环境的反馈奖励或惩罚不断调整策略以最大化累积的奖励。
2.2 解释 我们人从大量的日常经验中归纳规律当面临新的问题的时候就可以利用以往总结的规律去分析现实状况采取最佳策略。从数据大量的猫和狗的图片中自动分析获得模型辨别猫和狗的规律从而使机器拥有识别猫和狗的能力。基于tensorflow深度学习的猫狗分类识别从数据房屋的各种信息中自动分析获得模型判断房屋价格的规律从而使机器拥有预测房屋价格的能力。基于随机森林模型对北京房价进行预测 从历史数据当中获得规律这些历史数据是怎么的格式 2.3 数据集构成
结构特征值目标值 注 对于每一行数据我们可以称之为样本。有些数据集可以没有目标值 3.机器学习算法分类
特征值猫/狗的图片目标值猫/狗-类别 分类问题
特征值房屋的各个属性信息目标值房屋价格-连续型数据 回归问题特征值人物的各个属性信息目标值无 无监督学习 监督学习(supervised learning)预测 定义输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归或是输出是有限个离散值称作分类。分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络回归 线性回归、岭回归无监督学习(unsupervised learning) 定义输入数据是由输入特征值所组成。聚类 k-means
4.机器学习开发流程 流程图 5.学习框架
需明确几点问题
1算法是核心数据与计算是基础
2找准定位
大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做而我们
分析很多的数据分析具体的业务应用常见的算法特征工程、调参数、优化 我们应该怎么做 学会分析问题使用机器学习算法的目的想要算法完成何种任务 掌握算法基本思想学会对问题用相应的算法解决学会利用库或者框架解决问题
当前重要的是掌握一些机器学习算法等技巧从某个业务领域切入解决问题。
机器学习库与框架 6.文末福利 《PySpark机器学习、自然语言处理与推荐系统》免费包邮送出3本 内容简介 使用PySpark构建机器学习模型、自然语言处理应用程序以及推荐系统从而应对各种业务挑战。该书首先介绍Spark的基础知识及其演进然后讲解使用PySpark构建传统机器学习算法以及自然语言处理和推荐系统的全部知识点。 《PySpark机器学习、自然语言处理与推荐系统》阐释如何构建有监督机器学习模型比如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林还介绍了无监督机器学习模型比如K均值和层次聚类。该书重点介绍特征工程以便使用PySpark创建有用的特征从而训练机器学习模型。自然语言处理的相关章节将介绍文本处理、文本挖掘以及用于分类的嵌入。 在阅读完该书后读者将了解如何使用PySpark的机器学习库构建和训练各种机器学习模型。此外还将熟练掌握相关的PySpark组件比如数据获取、数据处理和数据分析通过使用它们开发数据驱动的智能应用。 编辑推荐 适读人群 数据科学家、机器学习工程师 使用PySpark构建机器学习模型、自然语言处理应用程序以及推荐系统从而应对各种业务挑战。本书首先介绍Spark的基础知识然后讲解使用PySpark构建传统机器学习算法以及自然语言处理和推荐系统的全部知识点。 本书阐释了如何构建有监督机器学习模型比如线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林还介绍了无监督机器学习模型比如K均值和层次聚类。本书重点介绍特征工程以便使用PySpark创建有用的特征从而训练机器学习模型。自然语言处理的相关章节将介绍文本处理、文本挖掘以及用于分类的嵌入。 在阅读完本书之后读者将了解如何使用PySpark的机器学习库构建和训练各种机器学习模型。此外还将熟练掌握相关的PySpark组件从而进行数据获取、数据处理和数据分析开发数据驱动的智能应用。 抽奖方式评论区随机抽取3位小伙伴免费送出参与方式关注博主、点赞、收藏、评论区评论“人生苦短拒绝内卷”切记要点赞收藏否则抽奖无效每个人最多评论三次活动截止时间2023-09-08 20:00:00购买链接https://item.jd.com/12611069.html 名单公布时间2023-09-08 21:00:00
