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你是否会使用Siri或Alexa等个人助理系统？你是否用垃圾邮件过滤器来处理垃圾邮件？你是否在听歌时，通过听歌软件的推荐系统发现风格类似的音乐？如果你符合以上任何一条，那么恭喜你，你已经很好地用到了机器学习！ 虽然机器学习听起来很复杂，但实际上是相当简单的概念。 机器学习是什么 人工智能之父，艾伦·图灵很早就曾预测“有一天，人们会带着电脑在公园散步，并告诉对方，今天早上我的计算机讲了个很有趣的故事”。 机器学习的核心是，“用算法解析数据，从中学习，然后对某些事物做出决定或预测。”这意味着，你无需明确地编程计算机来执行任务，而是教计算机如何开发算法来完成任务。机器学习主要有三种类型，它们各有优缺点，分别是：监督学习，无监督学习和强化学习。 监督学习 监督学习涉及到标注数据，计算机可以使用所提供的数据来识别新的样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。 无监督学习 在无监督学习中，数据是未标注的。现实情况中，大多数的数据都是未标注的，因此这类算法特别有用。无监督学习分为聚类和降维。 强化学习 强化学习根据历史和经验来做出决策。与监督和无监督学习不同，强化学习不注重提供“正确”的答案或输出，而是专注于性能。 那么作为初学者该如何进入机器学习领域呢？如果你在机器学习方面毫无经验，一定会感到无从下手。 为此，今天特别向大家介绍的是，致力于数据领域教育的公众号：CDA数据分析师。 在这里你可以获得全前沿的人工智能和数据科学资讯，掌握系统的数据分析和机器学习干货知识，收获全面的数据科学求职指导，学习最热门的国外公开课和精品数据课程，还会不定时推荐热门书籍。 |
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