機器學習引言

經過一段對機器學習課程的學習，爲方便後續複習和知識點梳理，現將這段時間的學習收穫作出總結。主要從線性迴歸、邏輯迴歸和人工神經網絡三個方面進行概括，完成基本算法的推導和設計。

一. 概述

 

1.1 監督學習Supervised Learning

對應每一個數據樣本，均有相應「正確的」輸出值與之對應，根據給出樣本進行模型的學習，使得學習到的模型可以對任意給定的輸入，其輸出均能作到對樣本數據的預測。

1.2 非監督學習Unsupervised Learning

在無監督學習中，咱們已知的數據。看上去有點不同，不一樣於監督學習的數據的樣子，即無監督學習中沒有任何的標籤或者是有相同的標籤或者就是沒標籤.

1.3 機器學習Machine Learning

在進行特定編程的狀況下，給予計算機學習能力的領域。

二. 重要期刊及會議

 

 

 

三. 學術大牛