Python机器学习算法基础概述

Python机器学习概述

1.基础概述
2.算法分类
3.研究内容

1.基础概述

机器学习（Machine Learing）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能的核心，是计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
机器学习使用归纳、综合而不是演绎。

2.算法分类

按照学习方式
- 监督学习
- 半监督学习
- 无监督学习
- 强化学习
按照算法相似性
- 回归算法
- 聚类算法
- 降维算法
- 深度学习
- 集成算法
- 正则化算法
- 决策树算法
- 贝叶斯算法
- 关联规则学习
- 人工神经网络
- 基于核的算法
- 基于实例的算法

3.研究内容

机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面

面向任务的研究，研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
认知模型，研究人类学习过程并进行计算机的模拟。
理论分析，从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。

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