資料介紹
算法公式挺費神,機器學習太傷人。任何一個剛入門機器學習的人都會被復雜的公式和晦澀難懂的術語嚇到。但其實,如果有通俗易懂的圖解,理解機器學習的原理就會非常容易。本文整理了一篇博客文章的內容,讀者可根據(jù)這些圖理解看似高深的機器學習算法。
機器學習這個主題已經(jīng)很普遍了,每個人都在談論它,但很少有人能夠透徹地了解它。當前網(wǎng)絡上的一些機器學習文章晦澀難懂,理論性太強,或者通篇云里霧里地介紹人工智能、數(shù)據(jù)科學的魔力以及未來的工作等。
所以呢,本文作者 vas3k 通過簡潔的語言和清晰明了的圖示內容,使得讀者能夠更容易地理解機器學習。拋卻了晦澀難懂的理論介紹,文中側重于機器學習中的實際問題、行之有效的解決方案和通俗易懂的理論。無論你是程序員還是管理者,本文都適合你。

AI 的范疇
AI 到底它包含了哪些領域,它與各種技術名詞之間的關系又是什么樣的?其實我們會有多種判斷方式,AI 范疇的劃分也不會是唯一的,例如最「常見」的認識可能如下圖所示。
你可能會認為:
- 人工智能是個完整的知識領域,類似于生物學或者是化學;
- 機器學習是人工智能中非常重要的一部分,但并不是唯一一個部分;
- 神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習的一種,現(xiàn)在非常受歡迎,但依然有其他優(yōu)秀的算法;
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