机器学习 课程,从根底到使用

1. 机器学习 浙江大学（我国大学MOOC） 课程 课程内容：要点介绍机器学习中的中心算法和理论，使学生经过理论学习掌握机器学习中的经典理论，了解当时最新开展，并学会针对各自学科的具体问题规划算法。

2. 我的机器学习入门学习清单及道路 知乎 文章 课程内容：合适从零开始学习机器学习的人，包含前置常识、入门课程、结构研讨、技巧、方向挑选、练习实战等方面的资源和链接。

3. 近几年一些b站机器学习课程引荐 知乎 文章 课程内容：包含蒲公英书作者和刘二大人的课程，全面介绍机器学习和深度学习的根底理论，合适入门。

4. 机器学习 ChaoXing 课程 课程内容：教学机器学习的根本概念、经典和常用的机器学习办法以及进阶的机器学习常识和办法，课程中配套添加相关试验环节。

5. 机器学习 北京理工大学（我国大学MOOC） 课程 课程内容：体系解说机器学习的理论与办法，包含主题模型、聚类剖析、概率图模型、支撑向量机、神经网络、深度学习、强化学习等。

6. 9门最佳机器学习课程 CSDN博客 文章qwe2 课程内容：列出了一些最佳的机器学习课程，协助进步技能并在2023年获得最好的机器学习作业之一。

7. 吴恩达机器学习 网易云讲堂 课程 课程内容：广泛介绍机器学习、数据发掘和核算形式辨认等内容，引用了许多机器学习事例，合适零根底和社会人士学习。

8. 机器学习及其Python实践 国家高等教育才智教育渠道 课程 课程内容：面向核算机大类本科生，对微积分、线性代数、概率论与数理核算、最优化办法、程序规划等前导课程中与机器学习相关的常识点进行针对性凝练、稳固和弥补。

9. Python机器学习使用 我国大学MOOC 课程 课程内容：面向各类编程学习者，解说当下盛行的机器学习相关的技能和办法，协助学习者使用Python言语掌握机器学习算法处理一般问题的根本才能。

期望这些课程能协助你更好地学习机器学习！

浅显易懂机器学习：从根底到使用

一、什么是机器学习？

机器学习是一种使核算机体系可以从数据中学习并做出决议计划或猜测的技能。简略来说，便是让核算机经过学习数据来进步其功能，而不是经过编程来指定每一步的操作。

二、机器学习的开展进程

机器学习的开展可以追溯到20世纪50年代，但真实获得打破是在21世纪初。跟着核算才能的进步和大数据的呈现，机器学习技能得到了快速开展。近年来，深度学习等新式技能的呈现，使得机器学习在图像辨认、自然言语处理等范畴获得了明显效果。

三、机器学习的常用算法

1. 监督学习：经过已知的输入和输出数据，练习模型来猜测不知道数据的输出。常见的监督学习算法包含线性回归、逻辑回归、支撑向量机（SVM）等。

2. 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。常见的无监督学习算法包含聚类、主成分剖析（PCA）、相关规矩等。

3. 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习的特色，使用少数符号数据和很多未符号数据来练习模型。

4. 强化学习：经过与环境的交互来学习，使模型可以在特定环境中做出最优决议计划。

四、机器学习的使用范畴

1. 人工智能帮手：如智能客服、智能语音帮手等。

2. 图像辨认：如人脸辨认、物体辨认等。

3. 自然言语处理：如机器翻译、情感剖析等。

4. 金融风控：如信誉评分、反诈骗等。

5. 医疗确诊：如疾病猜测、药物研制等。

五、机器学习的未来开展趋势

1. 深度学习：跟着核算才能的进步，深度学习在各个范畴获得了明显效果，未来将持续发挥重要效果。

2. 跨学科交融：机器学习与其他范畴的交融将不断呈现，如生物信息学、材料科学等。

3. 可解释性：进步机器学习模型的可解释性，使其在要害范畴得到更广泛的使用。

4. 安全性：跟着机器学习在各个范畴的使用，安全性问题将日益突出，需求加强研讨。

机器学习作为人工智能的中心技能，现已获得了明显的效果。跟着技能的不断开展和使用范畴的拓宽，机器学习将在未来发挥愈加重要的效果。了解机器学习的根本概念、常用算法和使用范畴，有助于咱们更好地掌握这一技能开展趋势，为我国人工智能工业的开展贡献力量。