机器学习作为人工智能领域里的一个重要部分,越来越多的人开始关注。

但是大部分人对机器学习的了解不深入,不完整,甚至是存在一些误解。

本文就是面向所有人的机器学习科普大全,涉及所有机器学习相关的关键知识点。

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一图看懂机器学习
一图看懂机器学习

为什么要了解机器学习?

我不是学计算机的,也不是搞科研的,为什么要了解机器学习呢?

放在20年前,你也许会说同样的话:“我是传统行业的,为什么要了解互联网?”但是20年后的今天,互联网已经对传统行业产生了翻天覆地的变化,并且这种改变还在继续中。

今天有很多人会问:”我又不是搞人工智能的,为什么要了解机器学习?”

我又不是搞人工智能的,为什么要了解机器学习?

机器学习为代表的人工智能技术很可能会在不远的未来对各个行业造成很大的改变!

现在就开始了解和关注机器学习,不要被下一波技术浪潮给淘汰。

机器学习的知识体系

机器学习属于人工智能的范畴,所以我们需要先简单了解一下人工智能的3个关键要素:

  1. 数据
  2. 算法
  3. 算力
人工智能3要素:数据、算法、算力

我们以制造桌子为例:

木材就是数据,提供基础是素材;制造桌子的流水线就是一套算法,解决把木头变成桌子;工厂里的机器就是算力,机器越厉害,制造桌子的效率就越高,速度就越快。

对于机器学习来说,他的特殊性主要体现在算法和数据上,不同的算法需要不同的数据,下面就是一张「机器学习全景图」:

机器学习科普大全

机器学习的关键知识点

首先我们要对人工智能和机器学习有一个整体的概念,推荐先阅读下面2篇文章:

「2019更新」什么是人工智能?(AI的本质+发展史+局限性)

一文看懂机器学习!(3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法)

其次,机器学习有3个重要的学习方式,可以通过下面3篇文章详细了解:

什么是监督学习?如何理解分类和回归?

什么是无监督学习?概念、使用场景及算法详解

一文看懂什么是强化学习?(基本概念+应用场景+主流算法)

最后,机器学习有很多种算法,这里给大家列举12种主流的算法(点击下面链接查看详情):

  1. 线性回归
  2. 逻辑回归
  3. 线性判别分析
  4. 决策树
  5. 朴素贝叶斯
  6. K邻近算法
  7. 学习向量量化
  8. 支持向量机
  9. 随机森林
  10. Adaboost
  11. 限制玻尔兹曼机
  12. K均值聚类

上面的所有内容都整理成了75页的PDF《面向所有人的机器学习科普大全》,点击下方按钮进行下载。

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