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python&&机器学习
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机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务,不使用明确的指令,而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型,称为“训练数据”,以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。[1][2]机器学习算法用于各种应用,例如电子邮件过滤和计算机视觉,在这些应用中,开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关,计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域,侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中,机器学习也被称为预测分析。
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python&&机器学习.zip (13个子文件)
content
01python基础
05文件和函数式
lambda.py 170B
decorator.py 227B
03容器
square.py 669B
listDemo2.py 211B
dictDemo.py 104B
listDemo.py 0B
iter.py 160B
04面对对象
student.py 530B
demo
__init__.py 0B
obj01.py 621B
dir01.py 79B
02关键字和循环控制
func1.py 95B
README.md 39B
共 13 条
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生瓜蛋子
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