2大類機器學習 17種演算法 Python基礎教學,讓你輕鬆學 ... | 電影影評網
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★★★最淺顯易懂的機器學習專書★★★ 與其害怕被AI取代, 不如學會機器學習,讓AI為你所用!
★日本亞馬遜資訊相關類暢銷榜No. 1.針對各類機器學習全圖像化,深入淺出的機器學習入門書 .詳解各種機器學習演算法的概念和用途,學會如何選對演算法 .所有機器學習演算法皆提供Python範例程式碼,讓你現學現用
【什麼是機器學習?】 人工智慧(AI)、機器學習、深度學習⋯⋯與人類的生活密不可分, 但多數人對這些專有名詞一知半解,甚至有些誤解, 實現 AI 的方法包羅萬象,但機器學習是實現AI最普及的方法, 有些人誤以為深度學習就是AI,但事實上深度學習也是種機器學習。
機器學習顧名思義,就是電腦會透過演算法,根據問題或環境自動學習, 並運用學習結果來解決問題。
【機器學習的應用觸及各領域】 機器學習可以應用在各種領域,包括: 自動駕駛、文書處理、資料分析、自動翻譯、醫療診斷、預測天氣⋯⋯
近年來,因為電腦價格降低,讓機器學習普及,不再是高深的技術, 讓非理科出身的文科人也能容易學習,運用在工作上。 由於機器學習有許多種類,因此懂得如何選擇最適合的演算法, 才能讓精準解決問題,事半功倍。
【2大類 ╳ 17種演算法,弄懂機器學習的邏輯與概念】 ◎ 9種監督式學習:將問題的答案輸入電腦,讓電腦自己學習,像是過濾垃圾郵件 .問題分類(分類):羅吉斯迴歸、單純貝氏分類器 .找出特徵關聯性(迴歸):線性迴歸、正則化 .分類且找出關聯性:支持向量機、Kernel法、隨機森林、類神經網路、kNN
◎ 8種無監督式學習:提供電腦問題與特徵,讓電腦自行分類,例如找出有車的照片 .選擇特徵與數量(降維): PCA、LSA、NMF、LDA、LLE、t-SNE .特徵分類(...
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