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机器学习哪个培训机构好？通常来说专门做机器学习培训的机构几乎很少，主要培训的内容是人工智能，人工智能中包含机器学习的部分内容。人工智能与机器学习有着密切关系、分析SQL语句性能、性能优化、反向传播算法概念、实现机器学习等知识点。
选择机器学习培训机构时，从价格到师资到培训方式都有所不同。跨行转型者建议去线下授课班，老师可能是人工智能启蒙导师，将学员领进门的大师傅，有更多机会去更业内人士保持联系；有一定基础的程序开发人员，建议选择合适的线下班或者线上班，有稳定的工作，有经济能力。学生建议先看入门的录播视频，充分利用时间自学，掌握基础后再报线上的培训班学习。
机器学习是什么？机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习是一类算法的总称，算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本”，而不仅在训练样本上表现很好。学到的函数适用于新样本的能力，称为泛化能力。
学习一个好的函数，机器学习步骤分为以下三步：
（1）选择一个合适的模型，依据实际问题而定，针对不同的问题和任务需要选取恰当的模型，模型就是一组函数的集合。
（2）判断函数的好坏，确定一个衡量标准损失函数，损失函数的确定也需要依据具体问题而定，如回归问题一般采用欧式距离，分类问题一般采用交叉熵代价函数。
（3）找出“最好”的函数，如何从众多函数中最快的找出“最好”的那一个，这一步是最大的难点，做到又快又准往往不是一件容易的事情。常用的方法有梯度下降算法，最小二乘法等和技巧。学习得到“最好”的函数后，需要在新样本上进行测试，只有在新样本上表现很好，才算是一个“好”的函数。
机器学习是生产算法的算法。需要人来先做特征提取，然后在把特征向量化后交给机器去训练。传统机器学习分为监督学习和无监督学习。
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