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广告公司怎么样_网龙网络公司地址_近期出现的病毒叫什么_昆山网站建设推广

时间:2025/7/11 0:50:27来源:https://blog.csdn.net/chenwiehuang/article/details/142676190 浏览次数:0次
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前言

随着科技的不断更新发展,人工智能与社会生活的关系也越来越紧密。那么,人工智能和机器学习有什么关系,什么是机器学习,机器学习的模型算法有哪些,如何进行机器学习?本系列文章将从上述几个问题展开。

概述

机器学习是人工智能的一个子领域,专门研究计算机如何模拟或实现人类智能行为,以获取新的知识或技能,并不断重组完善已有知识结构的学科;从实践意义来讲,机器学习在大数据支撑下,通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析,让人工智能系统获得归纳推理和决策能力,帮助人类智能延伸;

  • 算法: 机器学习算法是指导计算机如何学习的规则和统计技术。不同的算法适用于不同的任务和数据类型。
  • 模型: 机器学习模型是算法学习的输出。它代表了数据中的模式和关系,并用于进行预测或决策。

机器学习离不开数据、算法和模型,通常包含数据预处理、模型学习、模型评估、样本预测几个步骤。

  • 数据预处理:从原始raw数据,经过(特征处理+幅度缩放、特征选择、维度约减、采样),输出测试集和训练集;
  • 模型学习:根据实际场景模型选择、交叉验证、结果评估、超参选择;
  • 模型评估:模型学习完成后,对模型性进行评估;
  • 样本预测:新的输入数据预测

数据预处理系列文章包括:

  • 《机器学习特征分析》
  • 《机器学习特征构建与特征筛选》
  • 《机器学习EDA探查工具Pandas profiling》

模型算法介绍篇:

  • 《机器学习模型算法》

模型评估介绍篇:

  • 《机器学习模型评估》

机器学习高阶autoML:

  • 《机器学习自动化建模AutoML》

机器学习实战篇:

  • 《机器学习Airbnb数据的民宿房价预测模型》

机器学习工具篇:

  • 待补充
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