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Python是一種解釋型的、面向?qū)ο蟮?、移植性強的高級程序設(shè)計語言。
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jupyter notebook 是一款輕量級基于web的集成框架，可以分快執(zhí)行代碼，便于分析和運行代碼。
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scikit-learn已經(jīng)被開發(fā)好，可直接被調(diào)用
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非監(jiān)督式學(xué)習：相比于監(jiān)督學(xué)習，非監(jiān)督學(xué)習不需要標簽數(shù)據(jù)，而是通過引入預(yù)先設(shè)定的優(yōu)化準則進行模型訓(xùn)練，比如自動將數(shù)據(jù)分為三類。
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非監(jiān)督式學(xué)習：從數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)聯(lián)性
舉例：數(shù)據(jù)聚類、相關(guān)新聞自動推送
特點：不存在正確的答案
機器學(xué)習的基本原理：
監(jiān)督室學(xué)習模型：
使用標簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習模型
標簽數(shù)據(jù)是指由輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)的正確的輸出結(jié)果；
機器學(xué)習模型將學(xué)習輸入數(shù)據(jù)與之對應(yīng)的輸出結(jié)果間的函數(shù)關(guān)系
使用訓(xùn)練好的機器學(xué)習模型，根據(jù)新的輸入數(shù)據(jù)預(yù)測對應(yīng)的結(jié)果。
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機器學(xué)習是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習，然后對真實世界中的實踐做出決策和預(yù)測。比如垃圾郵件檢測、房價預(yù)測。
深度學(xué)習：模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立模型，進行數(shù)據(jù)分析。比如人臉識別、語義理解、無人駕駛。
機器學(xué)習的主要類別：監(jiān)督式、非監(jiān)督、強化學(xué)習
監(jiān)督式學(xué)習：基于數(shù)據(jù)及結(jié)果進行預(yù)測，舉例：垃圾郵件檢測、房價預(yù)測；特點：一組輸入數(shù)據(jù)對應(yīng)一個正確的輸出結(jié)果。
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人工智能本質(zhì)上是機器對人的思維信息過程的模擬，讓機器能像人一樣思考。
舉例：電影興趣度判斷
根據(jù)輸入信息進行模型結(jié)構(gòu)、權(quán)重更新，實現(xiàn)最終優(yōu)化。
特點：信息處理、自我學(xué)習、優(yōu)化升級
人工智能比之傳統(tǒng)模型的優(yōu)勢在于：它能自我更新和迭代
機器學(xué)習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習是一種實現(xiàn)機器學(xué)習的技術(shù)。
舉例：空間點舉例求解
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機器學(xué)習原理
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機器學(xué)習常用的分類算法：KNN、邏輯回歸、決策樹、樸素貝葉斯。
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人工智能：機器對人的思維信息過程的模擬。根據(jù)輸入信息進行模型結(jié)構(gòu)、權(quán)重更新，實現(xiàn)最終優(yōu)化。特點：信息處理、自我學(xué)習、優(yōu)化升級。
人工智能包含機器學(xué)習，機器學(xué)習包含深度學(xué)習。
機器學(xué)習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習是一種實現(xiàn)機器學(xué)習的技術(shù)。
機器學(xué)習：使用算法來解析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習，然后對事件做出決策和預(yù)測。
深度學(xué)習：模仿人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立模型，進行數(shù)據(jù)分析。
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下載數(shù)據(jù)集遇到的問題：Kaggle網(wǎng)站注冊用戶刷不出驗證界面。這里需要安裝谷歌訪問助手，百度一下有很多解答。
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機器學(xué)習分為三種：監(jiān)督式學(xué)習，非監(jiān)督式學(xué)習，強化學(xué)習查看全部
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開發(fā)環(huán)境搭建步驟
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KNN..
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Irisz數(shù)據(jù)集
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