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第二章 机器学习领域著名人物 2.1 吴恩达 初识机器学习，是从吴恩达老师的《Machine Learning》课程开始的，作为机器学习入门课程，吴恩达老师尽量以直观的感受让大家了解机器学习的相关理论，对数学要求较低，很适合刚刚接触的人了解和认识机器学习
添加群机器人 可以查看这篇文章：添加机器人到钉钉群 使用命令行工具curl快速验证自定义机器人是否可以正常工作。可以使用如下命令，把对应的链接调整成对应群的webhook地址即可。 curl 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?
联邦学习技术及数据隐私保护大会上明确提出了“联邦机器学习”这个概念。数据是机器学习的基础 。而在大多数行业中,由于行业竞争、隐私安全、行政手续复杂等问题,数据常常是以孤岛的形式存在的。甚至即使是在同一个公司的不同部门之间实现数据集中整合也面临着重重阻力。
问题分类 我们希望在机器学习算法分类的基础上更具体一些，一种方法是通过分析机器学习任务能解决的问题类型，对任务进行细化： 分类 一种监督学习问题，其中要学习的答案是有限多个可能值之一；例如，在信用卡示例中，该算法必须学习如何在“欺诈”与“诚信”之间找到正确的答案，在仅有两个可能的值时
(不是深度神经网)相结合，如DeepPorest,机器学习领域目前正在朝着AAN.的方向发展,很多著名的机器学算法库(如 Saiki earn)都演进出了自动版(如 Auto skeat等。
经典机器学习算法源自1950年代的纯统计学。统计学家们解决的是诸如寻找数字中的模式、估计数据点间的距离以及计算向量方向这样的形式数学(formal math)问题。 今天，一半的互联网都在研究这些算法。
必须弄清楚到底是什么地方出问题了，然后我们刚好有对应的旋钮，或者一组对应的旋钮，刚好可以解决那个问题，那个限制了机器学习系统性能的问题。 from:结构化机器学习项目--学习笔记
在机器学习算法中，常用的距离计算公式包括欧式距离和曼哈顿距离所以，KNN算法的结果和K值的取值有关系，要注意的是，KNN要找的邻居都已经是“站好队的人”，也就是已经正确分类的对象。
一、背景随着机器学习模型性能不断强大，它们更加广泛地进入人们的生活，模型的可信性变得尤为重要。
与自己脑海中的记忆比较，在机器学习中这也叫做：Compute the distance. 然后，根据这个距离来 判断 事物的类别。 你的过往经验就是Training data, 现在分辨的事物就是Test data.
机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。尽管机器学习和深度学习有巨大的发展潜力，但要深入掌握算法的内部工作原理并获得良好的结果，就必须透彻地了解许多技术的数学原理。
、16种经典机器学习算法 一、机器学习、人工智能、深度学习是什么关系？
机器学习的应用 人脸识别：我们手机上的faceID就是一个机器学习的应用阿尔法狗：和世界棋手柯洁的切磋无人驾驶：特斯拉的无人驾驶技术推荐算法：抖音，头条的推荐算法，根据你的喜好，推荐你感兴趣的内容 等等 4.
本课程主要介绍什么是对话机器人、以及对话机器人如何搭建、集成到系统中。
一、什么是机器学习？机器学习=寻找一种函数，如何寻找这个函数？
今天小Mi带大家学习如何设计一个机器学习系统，也会带大家了解设计复杂的机器学习系统时可能会遇到的一些问题。当然啦，除此之外，小Mi还会提供一些关于巧妙构建复杂机器学习系统的小tips。
一、介绍 所谓的模型配置，一般统称为模型的超参数（Hyperparameters），比如KNN算法中的K
1.2 什么是机器学习 让我们看一下在1959年Arthur Samuel给出的机器学习的概念，它将机器学习定义为在没有明确设置的情况下，是计算机具有学习能力的计算领域。
大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。 统计学习 统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统计学科。
下面的框图解释了机器学习算法的工作原理： 三、机器学习的特点 机器学习从给定的数据去检测新的数据。它可以从过去的数据中学习并自动改进。机器学习与数据挖掘非常相似，因为它也处理大量数据。 四、机器学习的需求 对机器学习的需求与日俱增。
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