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的信息，例如人们经常坐在椅子上，马可以戴马鞍，毕加索有时会从多个角度展示场景。事实证明，这些事实对于解释这幅特定的图像都无关紧要，但计算机没有先验方法来拒绝它们的相关性而不考虑它们。一旦识别出图片中的物体，计算机就必须制定一个提供简洁描述的句子，这涉及了解哪些细节有趣且相关，并选择相关的观点。例如，将图片描述为“两座山，部分被生命体遮挡”可能并不令人满意，即使这可能是准确的。我们对每一项任务的了解足以让我们合理地对计算机进行编程，使其生成简单图片的一句话描述，但这个过程会很繁琐，并且生成的程序会非常慢。人类大脑几乎毫不费力就能完成的事情，即使是现存最快的计算机也需要很多天的时间。这些电子巨人在数字加法方面远远胜过我们，在符号思维过程中，我们同样也比不上它们。
机器学习
第 1 单元：机器学习简介 1 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 2 单元：Python 基础知识 11 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 3 单元：数据预处理 31 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 4 单元：预处理的实现 42 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 5 单元：物理层 56 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 6 单元：Numpy 简介 73 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 7 单元：分类 87 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 8 单元：分类算法 99 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 9 单元：分类实现 111 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 10 单元：聚类 125 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 11 单元：集成方法 134 VDevendran，洛夫利专业大学 第 12 单元：数据可视化 145 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 13 单元：神经网络 160 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 14 单元：神经网络实施 171 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学
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这些讲义是信息学和商业硕士学位课程的基础，以及应用科学大学Südwestfalen的Wirtschaftsingenieurwesen（工商管理和工程），校园Hagen。机器学习为术语是炒作。有很多好的文学作品，无休止的许多教科书 - 那么为什么要注意这些讲座？好吧，正是因为有很多好的文学和资源。设计本课程的主要问题之一是以一个学期可以涵盖的方式收集材料。另一个问题是将完全不同的学校和学科的许多方法带入统一的形式主义。后者听起来很简单 - 但事实并非如此。一个关于机器学习的一个学期课程只能提供对广阔领域的首次见解。尽管如此，从一开始就将这个主题传达给学生的目标是目前在商业和科学中至关重要的，并且在将来将变得越来越重要。首先，要实现这一目标，有一些理论要在一定程度上被教导。漫长而乏味的文献研究对于介绍而言无效；该理论应尽可能精确，简洁，但尽可能多地提出。为了提出材料，重点也被放在统一的形式上。魔鬼在这里的详细信息中，毕竟，在数据分析中常用的形式主义中，变量可能与时间序列分析中使用的形式主义完全不同。1因此，这些讲义！作为读者，最后判断它是否成功。
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2常见方法27 2.1假设空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.1参数和非参数假设空间。。。。。。。。。。。。。。。27 2.1.2线性案例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 27 2.1.3线性可分离性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.2风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.1损失功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 2.2.2真实和经验风险。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 2.2.3很好的预测因子好吗？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.2.4经验风险最小化和过度插入。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.3集合方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.3.1包装。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。32 2.3.1包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.29随机模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32 2.3.3提升。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>33 div>
