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人工智能的本質，就是機器人像人一樣思考問題
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人工智能核心方法：機器學習、深度學習
機器學習是一種實現人工智能的方法，
深度學習是一種實現機器學習的技術。
機器學習：使用算法來解析數據、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預測。
深度學習：模仿人類神經網絡、建立模型。
?深度機器學習：
監督式學習：基于數據及結果進行預測；
非監督式學習：從數據中挖掘關聯性； （不存在正確答案）
強化學習：
? ?
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1
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1-1 課程介紹
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1-2
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了解
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．筆記．
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筆記．
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記
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筆記
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筆記
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實戰
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核心算法
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結論部分記在這里
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混淆矩陣指標的特點和選擇指標的介紹
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混淆矩陣的主要指標
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介紹了混淆矩陣的作用
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介紹任務
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數據集大致介紹
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這是回歸模型的數學表達式及模型展示
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iris數據集，機器學習查看全部
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分類的兩個模型：
K近鄰：找input數據（圖片綠色的點）最鄰近的N個數據，都是哪類的 （圖片上，附件3個兩個紅，一個藍）。找到 點最多的那個類（藍，有兩個點），就把input點（綠色），歸為該類（藍色）。
邏輯回歸分類：（通常用于2分類）通過模型，得到input點 屬于某類的概率，小于0.5認為上A類，大于0.5認為上B類。
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邏輯回歸，不需要指定 函數（線性、幾次方、指數等）
code:?https://github.com/hanbingjiao/ML-Python3-LogisticRegression-Demo/
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官網：
可移植性：多平臺開發一次; 可嵌入性：例如C++中直接調用Python寫好功能模塊
官網：
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