1, la configuración básica antes de aprendizaje
Yo uso el Anaconda Python, ya que viene con un montón de paquetes, la básica ya no tendrá que utilizar su propio instalar
IDE usando PyCharm, lista particularmente pip como se muestra a continuación
2, notas de estudio
Introducción (1) Máquina de aprendizaje
proceso general de la máquina de aprendizaje:
Máquina de aprendizaje de las matemáticas básicas:
(2) Pyth en la fundación
3, aprendizaje automático, la clasificación y la comprensión
El aprendizaje automático se suele dividir en tres categorías
El aprendizaje supervisado
semi-aprendizaje supervisado
aprendizaje no supervisado
El aprendizaje supervisado
La etiqueta de la caracterización y el enlace de aprendizaje de la máquina entre los dos, no hay datos se dan en una etiqueta característica separada, la etiqueta puede ser juzgado. En un tema similar a ver la gente cepillarse sus respuestas, sería consolidar los conocimientos, se puede dar la respuesta correcta a la pregunta.
aprendizaje no supervisado
Da una gran cantidad de datos, pero no conocen la relación entre los respectivos datos característicos, los datos tienen que estar de acuerdo con la relación entre los clusters o en ciertos modelos. Como cuando los niños saben algo, ver más cosas durante mucho tiempo se sabe lo que es una silla, mesa o algo así.
semi-aprendizaje supervisado
Semi-aprendizaje supervisado una pequeña cantidad de datos etiquetados y un gran número de datos no etiquetados, la comparación coherente y realista de los datos, tenemos que hacer un buen uso de los datos etiquetados para mejorar el modelo de generalización. Y cómo hacer bien, se trata de un enfoque de aprendizaje semi-supervisado.
Además, hay muchas categorías tales como la máquina de aprendizaje: el aprendizaje por refuerzo, de aprendizaje por lotes y de aprendizaje en línea, y así sucesivamente.