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2022-10-16
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机器学习
人工智能主要分支：计算机视觉（CV），自然语言处理（NLP），机器人
人工智能必备的三要素：数据、算法、计算力
GPU 与 CPU 对比：图形处理器
机器学习工作流程：
什么是机器学习：机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预
测
机器学习工作流程：获取数据-数据基本处理-特征工程-机器学习（模型训练）-模型评估
获取到到数据集：
数据集中一般一行数据我们称为一个样本，一列数据我们称为一个特征，有些数据有目标
值（标签值），有些数据没有目标值
数据类型的构成有两种：第一种是特征值+目标值（目标值是连续的和离散的），第二种
是只有特征值，没有目标值
数据分割：
机器学习一般的数据集会划分成为两个部分：
训练数据：用于训练和构建模型
测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效
数据的划分比例：
训练集：70%-80%
测试集：20%-30%
数据基本处理：对数据进行缺省值、去除异常值的处理
特征工程
特征工程：使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征在机器学习上发挥更好的作用（
会直接影响机器学习的效果）
特征工程的内容：
特征提取：将任意数据（如文本和图像）转换为可用于机器学习和数字特征
特征预处理：通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程
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jakiechaipush
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