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python人工智能机器学习是如何工作的?
栏目分类:python人工智能   发布日期:2019年02月23日 14:34:47   浏览次数:

对于数学恐惧的读者:遗憾地告诉你,想要完全理解大多数的机器学习算法,是需要对一些关键性的数学概念有一个基本的理解很认识的。但也不要太害怕!所需用概念很简单,而且借鉴了你自己可能已经上过的课程。机器学习中需要用到微积分、线性代数、概率和统计。
 

机器学习

 
Top 3线性代数的概念:
1.矩阵的运算
2.特征值和特征向量
3.向量空间以及范数
 
Top 3微积分的概念:
1.偏导数
2.向量-值函数
3.方向梯度
 
Top 3统计的概念:
1.Bayes定理;
2.组合学;
3.抽样的方法
  
一旦你对数学有了基本的理解,就该开始思考整个机器学习过程了。有五个主要步骤:

 

学习路线

 
上面用比较清楚的方式解释了步骤,所以我们现在关注最关键的部分:为数据和情况选择正确的算法之前,花一些时间来研究它

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