1.1 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)：
機(jī)器學(xué)習(xí)方法是計(jì)算機(jī)通過(guò)某些算法對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析，得出了某種模型，并利用此模型預(yù)測(cè)未知的方法。
機(jī)器學(xué)習(xí)不是基于編程得到的結(jié)果，因此它的處理過(guò)程不是因果的邏輯焙畔，而是通過(guò)歸納思想得出來(lái)的相關(guān)性的結(jié)論。
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的算法
1. kNN
2. 線(xiàn)性回歸
3.多項(xiàng)式回歸
4. 邏輯回歸
5. 模型正則化
6. PCA
7. SVM
8. 決策樹(shù)
9. 隨機(jī)森林
10. 集成學(xué)習(xí)
11. 模型選擇
12. 模型調(diào)整
1.3 如何使用算法
1. 如何評(píng)價(jià)算法的好壞
2. 如何解決過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題
3. 如何調(diào)整算法的參數(shù)
4. 如何驗(yàn)證算法的正確性
1.4 人工智能串远、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
