Python機器學習和分分彩源碼出售常見算法
阿新 • • 發佈：2019-04-11
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Python機器學習
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學習意味著通過學習或經驗獲得知識或技能。基於此，我們可以定義機器學習（ML）如下 -
它可以被定義為計算機科學領域，更具體地說是人工智能的應用，其為計算機系統提供了學習數據和從經驗改進而無需明確編程的能力。
基本上，機器學習的主要焦點是允許計算機自動學習而無需人為幹預。現在問題是如何開始和完成這種學習？它可以從數據的觀察開始。數據可以是一些示例，指令或一些直接經驗。然後在此輸入的基礎上，通過查找數據中的某些模式，機器可以做出更好的決策。
機器學習類型（ML）
機器學習算法幫助計算機系統學習而無需明確編程。這些算法分為監督或無監督。現在讓我們看一些算法 -
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監督機器學習算法
這是最常用的機器學習算法。它被稱為監督，因為從訓練數據集學習算法的過程可以被認為是監督學習過程的教師。在這種ML算法中，可能的結果是已知的，訓練數據也標有正確的答案。可以理解如下
假設我們有輸入變量 x 和輸出變量 y ，我們應用算法來學習從輸入到輸出的映射函數，例如
Y= f(x)
現在，主要目標是近似映射函數，以便當我們有新的輸入數據（x）時，我們可以預測該數據的輸出變量（Y）。
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