python3.6程式設計環境。
2、隨堂筆記
機器學習用途/實際應用——6:00-7:30
機器學習實為人工智慧的乙個分支。
演算法的優秀與否 與它的訓練資料的量有關，即只要有足夠多的資料進行學習，就能使乙個演算法變得優秀。
機器學習更像是在模仿人類的學習。通過機器訓練令演算法掌握事物的特徵進行判別。
在對乙個函式不斷進行迭代計算的過程，得到的最小損失值就是機器該學習的函式引數。
演算法構建更加注重模型的構建。
機器學習流程：
資料收集-》資料清洗-》特徵工程-》資料建模
其中資料建模為核心。
機器學習中使用python更加方便，並且提供的包也是比較多。
3、對於機器學習的理解
機器學習是一門多領域的交叉學科，涉及概率學、逼論學、凸分析、演算法複雜理論等等多門學科，專門研究計算機怎麼模擬或者實現人類的學習行為，以獲取新的知識和技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。也是人工智慧的核心，
對於機器學習的分類有以下幾種：
1、基於學習策略分類
2、基於學習方法分類
3、基於學習方式的分類
4、基於資料形式的分類
5、基於學習目標的分類
自身理解：
對於機器學習我是這樣認為的：建立乙個模型演算法，然後使用大量的資料進行訓練，得其目標函式，然後使用這個函式去**或者實行某些動作，比如無人汽車或者語音助手，或者是天氣預報系統。
1 機器學習概述
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