就目前而言，大家都聽說過人工智慧、物聯網以及大資料。當然，人工智慧的熱度最高。可以說，我國當下的人工智慧發展是處於領先水平的。現如今，人工智慧有很多的應用早已在人們的生活中普及，那麼大家是否知道機器學習的基本任務是什麼呢？下面我們直接進入正題。
1.機器學習的概念是什麼？
2.機器學習中的任務
當然，機器學習基於資料，並以此獲取新知識、新技能。它的任務有很多，分類是其基本任務之一。分類就是將新資料劃分到合適的類別中，一般用於類別型的目標特徵，如果目標特徵為連續型，則往往採用回歸方法。回歸是對新目標特徵進行**，是機器學習中使用非常廣泛的方法之一。
3.分類和回歸
機器學習中的分類和回歸，都是先根據標籤值或目標值建立模型或規則，然後利用這些帶有目標值的資料形成的模型或規則，對新資料進行識別或**。這兩種方法都屬於監督學習。與監督學習相對是無監督學習，無監督學習不指定目標值或預先無法知道目標值，它可以將把相似或相近的資料劃分到相同的組裡，聚類就是解決這一類問題的方法之一。
4.機器學習的演算法都有哪些呢？
機器學習除了監督學習、無監督學習這兩種最常見的方法外，還有半監督學習、強化學習等方法，這些基本任務間的關係就是機器學習包括監督學習和無監督學習，而監督學習就是基於輸入資料及目標值訓練**模型，而具體細分為分類和回歸，其中分類就是有決策樹、支援向量機、樸素貝葉斯、k-近鄰、整合方法等等，而回歸則是有線性回歸、邏輯回歸、整合方法、神經網路知識等等。而非監督學習就是根據輸入資料對資料進行分組，其中最具體的方式就是聚類，而涉及到的演算法有k-均值演算法，高斯混合演算法、分層聚類演算法等等。
通過這篇文章我們給大家介紹了關於機器學習基本任務的知識，從中我們不難發現機器學習有很多可供運用和發展的東西，我們在學習機器學習的時候一定要好好吸收這些知識的，讓自己的基礎更加牢固，能夠融會貫通。
NLP基本任務
1.序列標註 分詞 pos tag ner 語義標註 2.分類任務 文字分類 情感計算 3.句子關係判斷 entailment qa 自然語言推理 4.生成式任務 機器翻譯 文字摘要 詞法分析 lexical analysis 對自然語言進行詞彙層面的分析，是nlp基礎性工作 分詞 word seg...
NLP基本任務
分詞 word segmentation tokenization 對沒有明顯邊界的文字進行切分，得到詞序列 新詞發現 new words identification 找出文字中具有新形勢 新意義或是新用法的詞 形態分析 morphological analysis 分析單詞的形態組成，包括詞幹 ...
詳細設計的基本任務
詳細設計的基本任務 1 為每個模組進行詳細的演算法設計。用某種圖形 語言等工具將每個模組處理過程的詳細演算法描述出來。2 為模組內的資料結構進行設計。對於需求分析 概要設計確定的概念性的資料型別進行確切的定義。3 對資料結構進行物理設計，即確定資料庫的物理結構。物理結構主要指資料庫的儲存記錄格式 儲...