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Long2周前
三个问题吃透机器学习 零基础入门机器学习,多数同学都会陷入迷茫,不知道该从何处着手,满脑子都是待解的疑问。 其实在掌握一门知识前,建立全局认知是关键。学长为大家梳理了核心步骤,能帮大家节省时间、明确目标,不用再纠结无关紧要的细节: 1. 机器学习是什么,能用来解决哪些问题? 这个问题没有标准答案,因为机器学习涵盖的内容十分广泛,但核心是解决六类问题:分类、聚类、回归、降维、生成式建模和强化学习。 • 分类问题:在已知类别划分的前提下,依据特征判断样本归属哪一类别,且需确定所属类别的概率大小。 • 聚类问题:不清楚样本的类别划分标准时,让模型自主对样本进行分类,不过这类分类结果往往较难解释。 • 回归问题:这是最常见的类型,比如预测药物活性24小时内的变化趋势、预报次日气温等数值预测场景。 • 降维问题:当数据特征过多或存在多重线性关系时,可通过降维简化数据维度。 • 生成式建模:学习数据的分布规律后生成新数据,若原始数据量不足,可借助生成的新数据辅助模型训练。 • 强化学习:通过与环境的互动,学习在决策任务中获取最大奖励的策略,适合需要多次决策的策略优化场景。 了解机器学习的核心应用方向后,只需判断自身问题所属类别,再针对性查找效果最优的算法即可。 2. 机器学习、Python、IDE之间有什么关联? • Python是一门编程语言,机器学习属于算法范畴,算法需要通过编程语言实现,才能被计算机识别和执行。 • IDE是Python的集成开发环境,也就是编写Python代码的工具。学长推荐Pycharm、Jupyter notebook、Spyder、Visual Studio Code这四款,大家可根据自身习惯选择。 3. Python学到什么程度算入门?机器学习需要掌握哪些内容? • Python只是一门工具语言,新手可以参考学长的《大学生暑假一个月机器学习入门》帖子,学完其中内容基本就能达到入门水平。 • 机器学习的基础内容同样可以在《大学生暑假一个月机器学习入门》里找到详细讲解,把基础内容过一遍,能掌握五成左右就足够入门使用了。#机器学习 #考研 #复试 #计算机考研
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