機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的手段，其主要研究內(nèi)容弄是如何利用數(shù)據(jù)或經(jīng)驗進行學(xué)習(xí)辙纬，改善算法的性能叭喜。
機器學(xué)習(xí)的分類
監(jiān)督學(xué)習(xí)（0supervised learning）
從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，訓(xùn)練出函數(shù)
無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UNsupervised Learning）
沒有人類標(biāo)注的結(jié)果
強化學(xué)習(xí)（reinforcement learning譬涡，增強學(xué)習(xí)）
半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semit_supervised learning）
深度學(xué)習(xí)（reinforcement learning）
scikit -learn
machine learning inPython
主要依賴Python的numpy,scipy,和matplotlib庫
是開源和可復(fù)用的
基本功能：
scilit -learn 常用函數(shù)
應(yīng)用 算法（algorithm）
分類（Classification） 異常檢測启绰，圖像識別，等 knn,svm ,etc
聚類（Clustering） 圖像分割渊跋，群體劃分着倾，等 k-means。譜聚類蒿囤，etc
回歸（regression）價格預(yù)測崇决，趨勢預(yù)測底挫，等 線性回歸建邓，SVR睁枕，etc、
降維（dimension reduction）可視化外遇，pca,nmf,etc
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