【阿里云大学免费精品课】机器学习入门：概念原理及常用算法

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机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。

在维基百科中，机器学习有下面几种定义：

1. 机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
   
2. 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
   
3. 机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。
   

机器学习算法可以分成下面几种类别：

• 监督学习：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。
  
• 无监督学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类等。
  
• 半监督学习：介于监督学习与无监督学习之间。
• 增强学习：通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响，学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。

课程大纲如下：

第1 章 ： 机器学习概念、原理和应用场景

• 机器学习基础概念
  
• 机器学习的领域
  
• 机器为什么能学习
  

第2 章 ： 机器学习常用算法

• 监督学习 - 线性回归
  
• 非线性回归、过度拟合、模型选择
  
• 有监督学习分类
  
• 无监督学习
  

第3章：总结与练习

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