机器学习思想导图,全面解析与入门攻略

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机器学习思想导图：全面解析与入门攻略

一、机器学习概述

机器学习（Machine Learning，ML）是一门研讨怎么让计算机从数据中学习并做出决议计划或猜测的学科。它经过算法剖析数据，从中提取特征，并运用这些特征进行猜测或分类。

机器学习的根本概念

机器学习的使用范畴

机器学习的分类

二、机器学习分类

依据学习方法和数据类型，机器学习能够分为以下几类：

无监督学习：经过剖析未符号的数据，寻觅数据中的形式和结构。

半监督学习：结合监督学习和无监督学习，运用少数符号数据和很多未符号数据。

强化学习：经过与环境交互，学习最优战略以实现方针。

三、机器学习算法

机器学习算法是机器学习的根底，以下是常见的机器学习算法：

线性回归：用于猜测接连值。

逻辑回归：用于猜测离散值，如分类问题。

决议计划树：经过树形结构对数据进行分类或回归。

支撑向量机（SVM）：经过寻觅最佳超平面进行分类。

神经网络：模仿人脑神经元结构，用于杂乱形式识别。

聚类算法：将数据点划分为若干组，如K均值、层次聚类等。

四、特征工程

特征工程是机器学习过程中的重要环节，它旨在从原始数据中提取出对模型有用的特征。

特征提取：从原始数据中提取新的特征。

特征挑选：从提取的特征中挑选最有用的特征。

特征处理：对特征进行标准化、归一化等操作。

五、机器学习使用

自然言语处理（NLP）：如机器翻译、情感剖析等。

计算机视觉：如图像识别、方针检测等。

引荐体系：如电影引荐、产品引荐等。

金融风控：如信誉评分、诈骗检测等。

医疗确诊：如疾病猜测、药物研制等。

六、机器学习东西与结构

为了便利开发者进行机器学习研讨，许多东西和结构被开发出来。

Python：一种广泛使用于机器学习的编程言语。

TensorFlow：由Google开发的开源机器学习结构。

PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习结构。

Scikit-learn：一个Python机器学习库，供给多种算法和东西。

机器学习是一个充溢挑战和机会的范畴。经过本文的机器学习思想导图，信任您对机器学习有了更深化的了解。期望这份攻略能协助您在机器学习范畴获得更好的效果。