最近準備總結一下機器學習方面的知識，包括這種演算法的原理、推導以及如何實現等，還有一些優化演算法等數學知識，先從介紹機器學習方面的概括知識開始吧，包括機器學習的概念以及相關知識。。。
根據已有的資料進行演算法選擇，並基於演算法和資料構建模型，對未來進行**
輸入資料：
最終具有最優性能的假設公式
判別式模型(discriminative model)
生成式模型(generative model)
判別式模型和生成式模型的關係
常見演算法
ssl的成立依賴於三大類模型假設
ssl型別的演算法主要分為四大類
缺點聚類回歸關聯規則資料儲存
資料收集方式特徵轉換方式描述tf-idf
df(逆向檔案頻率)
交叉驗證
模型測試召回率(recall)
精準率(precision)
f值roc（receiver operating characteristic）
auc（area under curve）
機器學習概述
什麼是機器學習？what is machine learning?machines can learning by ayalyzing large amouts of data.ml是一種重在尋找資料中的模式並使用這些模式來做出 的研究和演算法的門類。ml是ai的一部分，並且和知識發現與資料探勘有所...
機器學習概述
機器學習之父 卡內基梅隆大學計算機學院院長湯姆 公尺切爾 tom michael mitchell 在1997年給機器學習這樣的定義 對於乙個給定的任務t task 在合理的效能度量方案p performance 的前提下，某個計算程式可以自主學習任務t的經驗e experience 隨著提供合適的...
機器學習概述
在面對新來的事物做判斷時，傳統的方式會採用一長串負責的規則去進行判斷，如果新來的樣本符合我們規則，我們就可以準確的判斷樣本的好壞 品質等型別，當遇見我們規則不發匹配的時候，我們就無法正確做出判斷，以及隨後要更新我們已有的規則。在面對大資料 變化頻發的狀況下，傳統的方式不適合去使用。example e...