# 注：一定要學會用help()檢視變數、函式、類、例項物件的使用文件；
# 格式：help(變數、函式、類、例項物件)；
1、一般應用
垃圾郵件分類、影象識別、人臉識別、數字識別
傳統解決思路：
編寫規則，定義「垃圾郵件」，讓計算機執行：將一封郵件輸入到傳統演算法，經判斷輸出結果；
弊端：對問題本身的規則很難定義；規則在不斷變化；
2、人類學習過程
通過一定的樣本資料，經過大腦的學習、歸納、整理、總結，獲取知識和經驗，在遇到類似的事務就可以根據經驗和知識做出判斷。
3、機械學習過程
對機器學習的演算法，輸入大量的學習資料，經過訓練，得到乙個可以以執行任務的演算法（也稱為模型）；在遇到新的樣例，該模型可以做出判斷。
4、例項應用
判斷信用卡發放是否有風險、搜尋引擎、電商平台的推薦系統、語音識別、人臉識別
無人駕駛、安全領域、醫療領域、金融領域、市場領域、智慧型翻譯
1、常用機械學習演算法：
knn、線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、模型正則化、pca、svm、決策樹、隨機森林、整合學習、模型選擇、模型除錯
#邏輯回歸、決策樹、隨機森林，這3種演算法使用較多。
#機械學習演算法的工程師總是在不停的調參；
#學習演算法要會調庫，但又不能僅會調庫，
#搜尋演算法？
2、學習的問題語言：python；
其它：numpy、matplotlib
ide：jupyter notebook、pycharm
數學：高數、線性代數、概率論
資料集：minist資料集
機器學習簡介
機器學習簡介 機器學習是人工智慧的乙個分支。人工智慧的研究是從以 推理 為重點到以 知識 為重點，再到以 學習 為重點，一條自然 清晰的脈絡。顯然，機器學習是實現人工智慧的乙個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科，涉及概率論 統計學 逼近論 凸...
機器學習 簡介
機器學習，即人工智慧的乙個分支，人工智慧目前具有一定的限制，無法突破強人工智慧，即無法像人類一樣思考，感受等。機器學習其實就是通過大量的資料輸入，找出符合資料集的演算法模型，在輸入新的資料集時在進行判斷其屬性，是數學 計算機和統計學的集合。類似於人類的學習經驗，使用經驗判斷的過程。機器學習在於區分和...
機器學習簡介
機器學習101 在這篇博文中，我們將從以下幾個方面簡要地向大家介紹一下機器學習。如果你不是這方面的專家，也不需要擔心，因為在這篇博文中談及的內容僅需要高中的數學知識就足夠了。什麼是機器學習？牛津詞典將機器學習定義為 the capacity of a computer to learn from e...