1 关于 神经网络 的学习机理,简单来说是 分解与整合。 from https://blog.csdn.net/ritterliu/article/details/54821300
2 按照训练的数据有无标签,可以将上面算法分为监督学习算法和无监督学习算法
3 主要算法有
(1)回归算法:线性回归和逻辑回归
(2)神经网络
(3)SVM(支持向量机)
(4)聚类算法
(5)降维算法
(6)推荐算法
4 监督学习算法:线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM
无监督学习算法:聚类算法,降维算法
特殊算法:推荐算法
5 深度学习
具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络,基于深度神经网络的学习研究称之为深度学习。
6 喜欢的一段话 also from https://blog.csdn.net/ritterliu/article/details/54821300
例如计算能力我们有分布式计算,反应能力我们有事件驱动架构,检索能力我们有搜索引擎,知识存储能力我们有数据仓库,逻辑推理能力我们有专家系统,但是,唯有对应智慧中最显著特征的归纳与感悟能力,只有机器学习与之对应。这也是机器学习能力最能表征智慧的根本原因。
7 机器算法学习website
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/common-machine-learning-algorithms/
https://www.dataquest.io/blog/top-10-machine-learning-algorithms-for-beginners/
8 todo
(1) create a project about ML use python
(2) create a project about ML use python and tensorflow
(3) try in google cloud
加油加油