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什么是機器學習
? ? 利用計算機從歷史數據中找出規律，并把這些規律用到對未來不確定場景的決策
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機器學習概念
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大概分析步驟，在進行分步實現即可。
先確定需要進行色彩分類 。
將圖像轉成向量。（重點，如何將每一張圖像解析HSV如何處理轉為向量的過程）
聚類算法進行分類。
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機器學習解決問題的框架：
尋找近似解
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機器學習解決問題框架：
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機器學習算法?
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機器學習算法分類：
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NoSql（Not? Only）數據庫：主要用來處理行為型數據，即海量數據；
傳統數據庫：交易型數據必須用傳統數據庫
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什么是機器學習
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機器學習就是利用計算機從歷史數據中尋找規律，并把這些規律利用在對未來的預測中查看全部
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特征工程就是處理數據，提取一些特征，數據準備好了，喂給算法就好了查看全部
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模型，定義模型就是求一個公式，比如y=ax+b查看全部
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機器學習常見算法
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算法分類1：
有監督學習：提供了Y值（分類）的分類算法和提供了Y值（數字）的回歸算法
無監督學習：無Y值，聚類算法
半監督學習：先給一部分Y值，以達到訓練的越來越好的目的
算法分類2：
分類與回歸
聚類
標注：例如將一段話拆分，打上各自的成分標簽（主語、賓語）
算法分類3（重要）：
生成模型：產出屬于每一類的可能性
判別模型：例如一個函數，提供值，直接產生結果
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大量維度預測未來
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