機器學習，意味著你不再需要編寫那些紛繁複雜的特定傳統**，機器運用一套通用的演算法——泛型演算法，就能告訴你關於一組資料的有趣之處。不需要寫**、程式設計序，只要把資料交給泛型演算法，它就能自動建立起資料邏輯。
舉個例子：用於分類的泛型演算法是能夠把一組資料分門別類的，用於識別手寫數字的分類泛型演算法同樣能夠做到在不改變**的條件下將垃圾郵件和非垃圾郵件區分開。兩者使用的是同一種泛型演算法，但是因為輸入的資料不同，所以輸出的分類邏輯是不一樣的。
這一種機器學習演算法相當於乙個黑盒子，能夠處理各種有關分類的問題。
「機器學習」是乙個呈傘狀結構的體系，除了分類演算法以外，還覆蓋了各種各樣其他的泛型演算法。
以上19個教程呢，就不詳細的介紹了，想要學習完整教程的點選教程名字就可以檢視全部文件了~
機器學習習題（19）
設線性規劃的約束條件為 則基本可行解為 a.0,0,4,3 b.3,4,0,0 c.2,0,1,0 d.3,0,4,0 2.在下面的數學模型中，屬於線性規劃模型的 a.b.c.d.參 b 解析 這道題的考點主要在於什麼是線性規劃，尤其是線性2字。線性就是指的是最普通的式子，只包含未知數之間只有加減的...
《R語言資料探勘》 1 9 機器學習
1.9 機器學習 應用於機器學習演算法的資料集稱為訓練集，它由一組成對的資料 x,y 構成，稱為訓練樣本。成對的資料解釋如下 x 這是乙個值向量，通常稱為特徵向量。每個值或者特徵，要麼是分類變數 這些值來自一組離散值，比如 要麼是數值型。y 這是乙個標籤，表示x的分類或者回歸值。機器學習過程的目的就...
關於機器學習的文章
看一篇關於 機器學習的文章，擷取了其中一些有啟發的話 1.統計 思想將在你學習 機器學習 相關理念時無時無刻不伴隨，相關而不是因果的概念將是支撐機器學習能夠工作的核心概念。2.線性回歸就是我們前面說過的房價求解問題。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的資料？一般使用 最小二乘法 來求解。最小二乘法將最...