機器學習 python

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機器學習

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機器學習發展背景

1.機器學習奠基人

“人工智能之父” 艾倫.圖靈

馬文·李·閔斯基（英語：Marvin Lee Minsky，1927年8月9日－2016年1月24日），科學家，專長於認知科學與人工智能領域，麻省理工學院人工智能實驗室的創始人之一，著有幾部人工智能和哲學方面的作品。1969年，因爲在人工智能領域的貢獻，獲得圖靈獎。

2.機器學習發展

機器學習包含人工智能，人工智能包含深度學習。機器學習在1950年就被提成，但是並沒有迅速發展，是因爲當時計算機硬件（cpu，gpu）等限制了其發展；1980-2010機器學習得到長足發展，但是受制於數據量（數據量太小，無法很好的進行深度學習）和計算機硬件制約，並沒有爆發式發展；當了目前由於大數據的到來，使得人工智能，機器學習，深度學習開始迅猛發展。

目前深度學習主要應用領域：圖像識別（醫療上癌症診斷，無人駕駛等；自然語言處理，分析用戶評論情感）

3.機器學習庫和框架

機器學習語言排名

初次學習機器學習目標

以算法、案例爲驅動的學習，淺顯易懂的數學知識
參考書比較晦澀難懂，不建議去直接讀

熟悉機器學習各類算法的原理
掌握算法的使用，能夠結合場景解決實際問題
掌握使用機器學習算法庫和框架的技能
學習概要

機器學習第一天

學習內容概要

• 1 機器學習概述
• 2數據集的結構
• 3 數據的特徵工程
• 4數據的類型
• 5機器學習算法基礎

一 機器學習概述

• 1什麼是機器學習
  機器學習是從數據中自動分析獲得規律（模型），並利用規律對未知數據進行預測
• 2爲什麼需要機器學習
• 3機器學習的應用場景
  
  機器學習在各個領域帶來的價值
  領域：
  醫療、航空、教育、物流、電商……
  例子：一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷
  人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，
  從而大大增加了商業機會