Python机器学习是什么，算法分类有哪些
Admin 2022-06-29 群英技术资讯 861 次浏览
今天就跟大家聊聊有关“Python机器学习是什么，算法分类有哪些”的内容，可能很多人都不太了解，为了让大家认识和更进一步的了解，小编给大家总结了以下内容，希望这篇“Python机器学习是什么，算法分类有哪些”文章能对大家有帮助。一、基础概述
- 机器学习（Machine Learing）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
- 机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
- 机器学习是人工智能的核心，是计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
- 机器学习使用归纳、综合而不是演绎。
二、算法分类
按照学习方式
监督学习
半监督学习
无监督学习
强化学习
按照算法相似性
- 回归算法
- 聚类算法
- 降维算法
- 深度学习
- 集成算法
- 正则化算法
- 决策树算法
- 贝叶斯算法
- 关联规则学习
- 人工神经网络
- 基于核的算法
- 基于实例的算法
三、研究内容
机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面
- 面向任务的研究，研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
- 认知模型，研究人类学习过程并进行计算机的模拟。
- 理论分析，从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。
以上就是关于“Python机器学习是什么，算法分类有哪些”的相关知识，感谢各位的阅读，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。
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