1樓：網友
可以先了解下人工智慧，資料探勘。
網易公開課上有機器學習大牛吳恩達的公開課，這是機器學習公認的最好資料。
推薦一本書《機器學習實戰》，邊學邊動手。
機器學習真的很難入門嗎?
2樓：生活對對碰
機器學習不難入門。
機器學習裡有很多演算法，最少你得有程式設計的基礎吧。當然入門講解的一些演算法還是非常易懂的。這裡推薦mooc上的兩門課程，一門是一位北大教授講解的tensorflow實戰課程，另一門是機器學習入門課程，這兩門課都非常適合入門。
簡介
1、了解工種是幹啥的。首先要對這個行業要有一定了解，那個工種是幹啥的，如學習數控銑床的、學習數控車床的，學習鉗工的，學習磨工的。
2、進行課程整理分析。通過授課或者自學都要及時歸納總結，把重點勾畫，不懂問題歸類整理做到請教或找資料查詢。
3、軟體運用多練習。機械類的也會用到很多軟體如：ug、pore、autocad、solidworks、catia、croe等。
這些軟體就是能幫你更好的去分析和解決問題，所以想要熟練掌握，那只有多練習這一種方法。
機器學習方法有哪些？
3樓：匿名使用者
機器學習中常用的方法有：(1) 歸納學習符號歸納學習：典型的符號歸納學習有示例學習、決策樹學習。
函式歸納學習(發現學習)：典型的函式歸納學習有神經網路學習、示例學習、發現學習、統計學習。(2) 演繹學習(3) 類比學習：
典型的類比學習有案例(範例)學習。(4) 分析學習：典型的分析學習有解釋學習、巨集扒型轎操作學習。
擴充套件資料：機器學習常見演算法：1、決策樹演算法決策樹及其變種是一類將輸入空間分成不同的區域，每個區域有獨立引數的演算法。
決策樹演算法充分利用了樹形模型，根節點到一個葉子節點是一條分類的路徑規則，每個葉子節點象徵一個判斷類別。先將樣本分成不同的子集，再進行分割遞推，直至每個子集得到同型別的樣本，從根節點開始測試，到子樹再到葉子節點，即可得出**類別。此方法的特點是結構簡單、處理資料效率較高。
2、樸素貝葉斯演算法樸素貝葉斯演算法是一種分類演算法。它不是單一演算法，而是一系列演算法，它們都有一個共同的原則，即被分類的每個特徵都與任何其他特徵的值無關。樸素貝葉斯分類器認為這些“特徵”中的每一個都獨立地貢獻概率，而不管特徵之間的任何相關性。
然而，特徵並不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯演算法的缺點。簡而言之，樸素貝葉斯演算法允許我們使用概率給出一組特徵來**一個類。與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯演算法需要的訓練很少。
在進行**之前必須完成的唯一工作是找到特徵的個體概率分佈的引數，這通常可以快速且確定地完成。這意味著即使對於高維資料點或大量資料點，樸素貝葉斯分類器也可以表現良好。 3、支援向量機演算法基本思想可概括如下：
首先，要利用一種變換將空間高維化，當然這種變換是非線性的，然後，在新的複雜空租散間取最優線性分類表面。由此種方式獲得的分類函式在形式上類似於神經網路演算法。支援向量機是統計學習領域中一個代表性演算法，但它與傳統方式的思維方法很不同，輸入空間、提高維度從而將問題簡短化，使問題歸結為線性可分的經典解問題。
4樓：匿名使用者
關於機器學習的一些經典演算法 可以關注 機器學習學習筆記。
5樓：匿名使用者
機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行**的演算法。
下面是一個比較通俗易懂的機器學習入門筆記：
機器學習筆記彙總。
筆記包括了無監督學習、監督學習、機器學習評價指標等內容。
6樓：網友
人工智慧從入門到專家。
7樓：婷寶寶好瘦
首先搞明白各個演算法的是幹嘛的怎麼用，然後**實踐，實踐出真知。
建議關注：大資料與ai人工智慧。
裡面有原理+**實踐，希望能幫到你。
8樓：思憶追古
簡言之理論必須紮實（數學基礎），學習的目的是為了應用有很多機器學習的資料集，嘗試著自己動手實現一些常用的演算法。在工作中會遇到各種問題，所以動手做專案編碼很重要。
機器學習的方法有哪些？
9樓：福瑞宜數智
機器學習的方法主要有以下幾種：
監督學習： 監督學習是機器學習中最常見的方法之一，在監督學習中，系統會被給定一組已知輸入和輸出的樣本資料，系統需要學習到一種函式，使得該函式能夠根據給定的輸入**出正確的輸出。
無監督學習： 無監督學習是機器學習中另一種常見的方法。在無監督學習中，系統只有輸入資料，沒有輸出資料。系統需要學習到一種函式，使得該函式能夠將輸入資料自動分類。
半監督學習： 半監督學習是一種混合監督學習和無監督學習的方法。在半監督學習中，系統會被給定一部分已知輸入和輸出的樣本資料和一部分未知的輸入資料，系統需要利用已知的樣本資料來學習到一種函式，使得該函式能夠根據未知的輸入資料**出正確的輸出。
強化學習： 強化學習是一種基於環境和反饋的學習方法，系統在不斷的互動中學習野敗坦到最優策略。
聚類： 聚類是機器學習中的一種無監督學習方法，它的目的是將資料分成不同的群體，使得群體內的資料相似性最大，頌桐群體間的資料相似性最小。
降維： 降維是機器學習中的一種無監督學習方法，它的目的是降低資料的維度，使得資料更容易被分析。
深度學習： 深度學習是機器學習中一種基於神經網路的學習方法，它通過構建多層神經網路來模擬人類大腦進行學習。深度學習在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領域有著廣泛的應用。
遞迴神經網路： 遞迴神經網路是一種特殊的深度學習方法，它通過遞迴的方式來處理序列枯雀資料，在自然語言處理、語音識別等領域有著廣泛的應用。
貝葉斯學習： 貝葉斯學習是一種基於概率論和統計學的學習方法，它通過貝葉斯定理來進行學習和**。
統計學習方法： 統計學習方法是一類基於統計學理論的機器學習方法，它通過統計學模型和優化演算法來進行學習和**。包括線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯等。
這些方法都有其特點和適用範圍，在實際應用中要根據問題具體情況來選擇合適的方法。
機器學習為什麼會使用梯度下降法機器學習吳恩達為什麼線性迴歸和邏輯迴歸的梯度下降演算法一樣
梯度下降法是一個最優化演算法，通常也稱為最速下降法。最速下降法是求解無約束優化問題最簡單和最古老的方法之一，雖然現在已經不具有實用性，但是許多有效演算法都是以它為基礎進行改進和修正而得到的。最速下降法是用負梯度方向為搜尋方向的，最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。梯度下降法可以用於求解非線性...
機器學習中使用到底是什麼原理,機器學習中使用到底是一個什麼原理
最基本的就是分類,判斷一個向量究竟是不是屬於一個分類。其中方法比較複雜,建議可以從支援向量機開始看 機器學習中使用到底是一個什麼原理 機器學習通俗的說,就是用簡單粗暴的方法來發現事物內在的聯絡。比如我想做手勢識別,我需要一個函式,函式的輸入是手勢資料,輸出是不同手勢的型別。機器學習中使用到底是一個什...
機器學習一般常用的演算法有哪些，機器學習有哪些演算法
看這篇部落格基本就挺全了，包含了比較新的演算法，像17年微軟開源的lgb演算法也有介紹，而且通俗易懂網頁連結 演算法很多種的，像貝葉斯網路 som神經網路 bp神經網路 art神經網路 貝葉斯網路 支援向量機等等 演算法不在於知道有哪些,而在於知道何種情況下能用哪種.rbf神經網路 hopfield...