根本没有正确的选择,我们只有靠奋斗来使当初的选择显得正确。

—— 一个有思考的程序员

【机器学习】

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监督学习
拟合函数
损失函数
梯度下降
logistic 回归
贝叶斯
sciket-learn
tensorflow
机器学习是一件很酷的事情。机器学习的目的是设计一种程序让程序自身有自主学习的能力,从而使程序越来越“聪明”。
记得在某本书里看过,一个程序员并不是下棋高手,他用机器学习写了一个下棋的程序,刚开始时程序下不过他,但是2周后他已经下不过那个会自己学习的程序了,这可能是最早的机器学习用例之一。
但是那时候局限于数据量和计算能力,机器学习没能发展起来,随着近几年大数据的爆发和计算机硬件的计算能力突飞猛进,机器学习特别是深度学习又被推上神坛。
下面我们就探索一下机器学习的奥秘。
梯度下降
Logistic 回归
正则化
神经网络
支持向量机SVM
贝叶斯
sciket-learn
tenserflow