第10课 监督学习之外——其他类型的机器学习

ML-supervised-learning：一个用于在机器学习中试用监督学习算法的存储库

ML-supervised-learning：一个用于在机器学习中试用监督学习算法的存储库

深入理解机器学习（Machine Learning，ML）

1、机器学习概述2、什么是机器学习3、机器学习的分类4、机器学习的步骤5、机器学习算法简介在当今智能时代，大量结构化和非结构化数据是我们的丰富资源。1956年，AI概念首次被提出，短短3年后（1959年），Arthur Samuel就提出了机器学习的概念：机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测所以，机器学习不是某种具体的算法，而是很多算法的统称机器学习包含了很多种不同的算法，深度学习就是其中之一，其他方法包括决策树，聚类，贝叶斯等。

【ML小白】10 个机器学习 Q&A，面试必知！

本文整理了一些最常见的机器学习面试问题及其相应的回答。机器学习有志者以及经验丰富的ML专业人员可以在面试前以此巩固其基础知识。 1. 机器学习和深度学习有什么区别？机器学习是人工智能的一个子集，为机器提供了无需任何显式编程就能自动学习和改进的能力。而深度学习是机器学习的一个子集，其人工神经网络能够做出直觉决策。2. 如何理解召回率和精度这两个术语？召回率又称真阳性率，是模型所需的阳性例数与整个数据中可用阳性例数的比值。精度基于预测，又称阳性预测值，是模型所需的准确阳性例数测量值与模型实际需要的阳性例数之间的比值。3. 监督机器学习和无监督机器学习有什么区别？在监督学习中，机器在标记数据的帮助下

ml:机器学习模型

毫升 从零开始的机器学习模型

机器学习简介——监督学习、无监督学习

机器学习入门的可以看一看，作者呕心沥血整理的资源，学习的可以看一看，里面包括机器学习历年来的发展，机器学习的分支，传统机器学习算法和无监督学习，监督学习和强化学习相关定义等等