comp135-intro-to-ml

《机器学习入门：comp135-intro-to-ml》 在计算机科学领域，机器学习（Machine Learning）已经成为了一个至关重要的分支，它涉及到让计算机通过数据学习和改进，而无需显式编程。本资料包“comp135-intro-to-ml”是一个面向初学者的机器学习课程，旨在为学习者提供基础的理论知识和实践技能。 1. **机器学习基本概念** - 机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四种主要类型。 - 监督学习是给定输入和输出数据，通过学习建立模型预测新数据的输出。 - 无监督学习则是在没有标签的数据集上进行，目的是发现数据的内在结构或聚类。 - 半监督学习介于两者之间，利用少量标记数据指导学习过程。 - 强化学习则是通过与环境交互，通过奖励和惩罚来学习最优策略。 2. **Jupyter Notebook** - Jupyter Notebook是一种交互式计算环境，支持编写和运行代码，并且能够方便地组织和展示文本、图像和代码结果。 - 使用Jupyter Notebook进行机器学习教学，因为它允许用户直观地探索数据、实现算法并可视化结果。 - 学习者可以借此平台进行动手实践，理解每个步骤如何影响模型性能。 3. **课程结构** - "comp135-intro-to-ml-master"可能包含了课程大纲、讲义、练习题和示例代码。 - 通常，课程会从数学基础开始，如线性代数、概率论和统计学，这些是机器学习的基石。 - 然后，会逐步介绍经典机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。 - 进阶主题可能包括深度学习、自然语言处理、推荐系统以及模型评估和调优。 4. **实践应用** - 在实践中，学习者将学会如何预处理数据，处理缺失值、异常值，以及特征选择和编码。 - 使用Python的Scikit-Learn库进行模型训练和验证，这是一个广泛使用的机器学习库，提供了丰富的工具和模型。 - 实验部分可能涉及真实数据集，如MNIST手写数字识别或Iris花类分类，帮助学习者理解模型在实际问题中的应用。 5. **评估与优化** - 了解交叉验证、网格搜索和随机搜索等技术，用于选择最佳超参数，提高模型性能。 - 学习模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线，以及它们在不同场景下的适用性。 6. **最后** 机器学习是一个快速发展的领域，掌握其基础知识是进入人工智能领域的关键。通过"comp135-intro-to-ml"这门课程，学习者将能够构建自己的预测模型，解决实际问题，并为进一步深入学习打下坚实的基础。在这个过程中，Jupyter Notebook作为强大的工具，将使学习变得更加直观和高效。