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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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