1. 机器学习概述

1）贴上Python环境及pip list截图。

 

 

 大多数时候都使用pycharn，使用的是python3.7版本。并且集成了anaconda的包

 

 

2）贴上视频学习笔记，要求真实，不要抄袭，可以手写拍照。

　　　　

 

 看了没看玩，笔记没没写。

 

3）什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。

　　1.什么是机器学习？

　　　　机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。

　　2.机器学习的分类？

　　　　用学习方式分类：有监督学习，半监督学习，无监督学习，强化学习

　　　　用学习任务分类：分类（有监督），聚类（无监督），回归（有监督）

　　具体举例：

　　　　监督学习有两个典型的分类：

　　　　分类 比如的短信过滤就是一个二分类问题，分为正例即正常短信，负例即垃圾短信。

　　　　回归 回归的任务是预测目标数值，比如房屋的价格，给定一组特性(房屋大小、房间数等)，来预测房屋的售价。

　　　　常见的算法：KNN，SVM，线性回归，逻辑回归等

 

　　　　无监督学习 ：

　　　　　　我们有一些问题，但是不知道答案，我们要做的无监督学习就是按照他们的性质把他们自动地分成很多组，每组的问题是具有类似性质的

　　　　例如：数学问题会聚集在一组，英语问题会聚集在一组，物理........

　　　　常见算法：K-Means，其他算法没了解。。。