机器学习 《人工智能》机器学习全文共99页，当前为第1页。 学完本课程后，您将能够： 掌握学习算法定义与机器学习的流程 了解常用机器学习算法 了解超参数、梯度下降和交叉验证等概念 《人工智能》机器学习全文共99页，当前为第2页。 机器学习算法 机器学习的分类 机器学习的整体流程 其他机器学习重要方法 机器学习的常见算法 案例讲解 《人工智能》机器学习全文共99页，当前为第3页。 机器学习算法 (1) 机器学习（包括深度学习分支）是研究"学习算法"的一门学问。所谓"学习"是指：对于某类任务 和性能度量 ，一个计算机程序在 上以 衡量的性能随着经验 而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验 学习。 《人工智能》机器学习全文共99页，当前为第4页。 机器学习算法 (2) 经验 规律 归纳 预测 输入 新的问题 未来 历史数据 模型 训练 预测 输入 新的数据 未来属性 《人工智能》机器学习全文共99页，当前为第5页。 Created by: Jim Liang 机器学习算法与传统基于规则的区别 使用样本训练 决策的规则负责或者难以描述 由机器自动学习规则 基于规则的方法 机器学习 训练数
