机器学习讲义,浅显易懂机器学习——探究人工智能的柱石

1. 《着手学深度学习》：这是一本面向中文读者的深度学习教科书，包含 PyTorch、NumPy/MXNet、TensorFlow 和 PaddlePaddle 的完结。该书是开源的，每一末节都是可运转的 Jupyter 记事本，十分适宜实践学习。

2. 《机器学习》：由核算机科学家周志华教授编撰，涵盖了机器学习的根本概念、范式、使用范畴和开展前史，以及各种机器学习模型和办法。该书适宜本科生和研讨生运用。

3. 《核算学习办法》：李航教授的著作，具体介绍了核算学习的首要办法，包含监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习等，适宜高年级本科生和研讨生。

4. 《机器学习根底》：这本书内容丰富，适宜研讨生学习，涵盖了机器学习的根底理论和算法。

5. 《机器学习实战》：经过具体的事例和项目，协助读者将理论知识使用于实践，适宜有必定根底的进阶学习者。

6. 《百面机器学习》：这本书涵盖了机器学习面试中的常见问题和回答，适宜预备求职的机器学习工程师。

7. 《Python机器学习》：这本书具体介绍了怎么运用 Python 进行机器学习，适宜初学者和有必定编程根底的学习者。

8. 《机器学习》：吴恩达教授的Coursera课程配套教材，适宜在线学习和自学。

9. 《机器学习与深度学习》：这本书涵盖了机器学习和深度学习的根底知识，适宜想要全面了解这两个范畴的读者。

10. 《机器学习》：这本书以漫画插图的方法，协助零根底的读者了解机器学习的根本概念，适宜初学者。

这些书本和教材涵盖了从入门到进阶的不同层次，适宜不同布景和需求的读者。期望这些引荐能对你有所协助！

浅显易懂机器学习——探究人工智能的柱石

一、什么是机器学习？

机器学习（Machine Learning）是一门研讨怎么让核算机从数据中学习，并做出决议计划或猜测的学科。简略来说，机器学习便是让核算机经过学习数据，主动完结特定使命的进程。

二、机器学习的分类

依据学习方法的不同，机器学习能够分为以下几类：

监督学习：经过已符号的练习数据，让核算机学习并树立模型，从而对不知道数据进行猜测。

无监督学习：经过未符号的数据，让核算机主动寻觅数据中的规则和形式。

半监督学习：结合监督学习和无监督学习，运用少数符号数据和很多未符号数据，进步学习效果。

强化学习：经过奖赏和赏罚机制，让核算机在特定环境中学习最优战略。

三、机器学习的首要使命

机器学习的首要使命包含以下几类：

分类：将数据分为不同的类别，如垃圾邮件检测、情感剖析等。

回归：猜测接连值，如房价猜测、股票价格猜测等。

聚类：将相似的数据归为一类，如客户细分、图画切割等。

降维：削减数据维度，下降核算复杂度，如主成分剖析（PCA）。

四、机器学习的根本流程

机器学习的根本流程包含以下几步：

数据搜集：搜集与使命相关的数据。

数据预处理：对数据进行清洗、转化等操作，进步数据质量。

特征工程：从原始数据中提取有用的特征，进步模型功能。

模型挑选：挑选适宜的机器学习算法。

模型练习：运用练习数据对模型进行练习。

模型评价：运用测试数据评价模型功能。

模型优化：依据评价效果，调整模型参数，进步模型功能。

五、机器学习的使用范畴

机器学习在各个范畴都有广泛的使用，以下罗列一些常见的使用范畴：

金融：危险评价、诈骗检测、信誉评分等。

医疗：疾病诊断、药物研制、健康办理等。

交通：主动驾驶、交通流量猜测、智能交通办理等。

教育：个性化引荐、智能教导、在线教育等。

文娱：引荐体系、游戏AI、语音辨认等。

机器学习作为人工智能的核心技能，现已取得了明显的效果。跟着技能的不断开展，机器学习将在更多范畴发挥重要作用，为咱们的日子带来更多便当。