知识点

一、机器学习概述

1. 人工智能

2. 机器学习

3. 深度学习

4. 学习的范围：模式识别、数据挖掘、统计学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理

5. 可以解决的问题：给定数据的预测问题

二、机器学习的类型

• 监督学习

  • 分类

  • 回归

• 无监督学习

  • 聚类

  • 降维

• 强化学习

三、机器学习的背景知识

• 数学基础：高等数学，线性代数，概率论与数理统计

• python基础：numpy，pandas，scipy，mathplotlib，scikit-learn

四、机器学习的开发流程

五、练习

课程：Code.org