什么是机器学习，浙大胡浩基哪里人

什么是机器学习？

机器学习指的是计算机系统不需要遵照显示的程序指令，而只是依靠暴露在数据中来提高自己性能的能力。机器学习特别要注意关注的是“如何构建可以按照经验自动改进的计算机程序”。例如，给予机器学习系统一个有关交易时间、商家、地址位置、价格及交易是不是正当等信用卡交易信息数据库，系统就可以学习到可用来预测的信用卡欺诈的模式。机器学习实质上是跨学科的，他采取了计算机科学、统计学和人工智能等领域的技术。

小编和中科院的老师合作推出了一个机器人课程，可以特别要注意关注一下

　　不少人将机器学习默认为通向人工智能的途径，但是，针对统计学家或商人来说，机器学习也可是一种强大的工具，可以达到前所未有的预测结果。

　　哦，哇 还有哪些?

　　虽然也还是是主题，但Siri，Alexa，Cortana都是语音识别和合成的实例。有部分技术可以使这些助手识别或发音之前从来没有听过的单词。他们目前能做的事令人很难置信，但是在不久的以后，它们将给人留下深入透彻的印象!

　　SPAM过滤。令人印象深入透彻，但值得注意的是，SPAM不可以再遵守一组规则。它自己了解了什么是垃圾邮件，什么不是垃圾邮件。

　　推荐系统。Netflix，淘宝，Facebook。推荐给您的全部内容都主要还是看您的搜索活动，喜欢，之前的行为等等。一个人不可能像这些官方网站一样提出合适您的推荐。最最重要，要优先集中精力的是，他们跨平台，跨设备和跨应用程序执行此操作。尽管有部分人觉得它是侵入性的，但一般情况下，数据不是由人处理的。一般，它是如此复杂，以至于人类没办法掌握并熟悉它。但是机器将卖方与买方配对，将电影与潜在观众配对，将照片与期望看的人配对。这非常大地改善了我们的生活。

　　说到这，淘宝拥有如此出色的机器学习算法，它们可以高度确定地预测您将购买什么还有什么时候购买。那么他们如何处理这些信息?他们将产品运送到最近的仓库，因为这个原因您可在当天订购并收到产品。很难置信!

　　金融机器学习

　　我们名单上的下一个是金融交易。交易涉及随机行为，持续性变化的数据还有从政治到司法的各自不同的因素，这些因素与传统金融相距甚远。尽管金融家没办法预测不少这样的行为，但是，机器学习算法会照顾到这样的情况，还对市场的变化做出响应的速度比大家想象的要快。

　　这些都是业务达到，但还有更多。您可以预测员工是不是会留在公司或离开公司，或者可来最终确定客户是不是值得您光顾-他们可能会从竞争对手那里购买还是根本不购买。您可以优化流程，预测销售，发现隐藏的机会。机器学习为机会开辟了一个全新的世界，针对在公司战略部门工作的大家来说，这是一个梦想成真。

　　不管如何，这些已在这里使用。然后，我们将进入自动驾驶汽车的新境界。

　　机器学习算法

　　直到最最近这些年，没有人驾驶汽车还是科幻小说。好吧，不可以再了。自动驾驶汽车已经驱动了数百万英里(就算不是数十亿英里)。那是咋出现的?没有一套规则。而是一组机器学习算法，使汽车学习了如何非常安全有效地驾驶。

　　我们可以继续学习哪些小时，但我相信您的主旨是：“为什么要使用机器学习”。

　　因为这个原因，对您来说，这不是为什么的问题，而是如何的问题。

　　那就是我们的Python机器学习课程想处理的问题。蓬勃发展的数据科学事业中最最重要，要优先集中精力的技能之一-如何创建机器学习算法!

　　如何创建机器学习算法?

　　假设我们已经提供了输入数据，创建机器学习算法最后说明了建立一个输出正确信息的模型。

　　目前，将此模型默认为黑匣子。我们提供输入，并且还可以为不同的人群提供输出。比如，考虑到过去几天的气象信息，我们可能想创建一个预测明天天气的模型。我们将输入模型的输入可以是度量，比如温度，湿度和降水。我们将取得的输出将是明天的天气预报。

　　目前，在对模型的输出感到满意和自信以前，我们一定要训练模型。训练是机器学习中的核心概念，因为这是模型学习如何理解输入数据的过程。训练完模型后，我们可以简单地故将他输入数据并取得输出。

　　如何训练机器学习算法?

　　训练算法背后的基本逻辑涉及四个要素：

　　a.数据

　　b.模型

　　c.目标函数

　　d.优化算法

　　让我们探索每个。

　　第一，我们一定要准备一部分的数据进行训练。

　　一般，这是历史数据，比较容易取得。

　　其次，我们需一个模型。

　　我们可以训练的最简单模型是线性模型。在天气预报示例中，这将说明了找到一部分系数，将每个变量与它们相乘，然后将全部结果求和以得到输出。但是正如我们稍后将看到的那样，线性模型只是冰山一角。依靠线性模型，深度机器学习使我们可以创建复杂的非线性模型。它们一般比简单的线性关系更好地拟合数据。

　　第三个要素是目标函数。

　　到现在为止，我们获取了数据，并故将他输入到模型中，并取得了输出。 我们期望此输出尽量接近实质上情况。大数据信息内容服务平台分析机器学习AI入门指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html那就是目标函数产生的地方。它估计平均来说，模型输出的正确性。整个机器学习框架归结为优化此功能。比如，假设我们的函数已经在测量模型的预测误差，则我们期望将该误差最小化，或者换句话说，将目标函数最小化。

　　我们最后的要素是优化算法。它由机制组成，通过这些机制我们可以进行修改模型的参数以优化目标函数。比如，假设我们的天气预报模型为：

　　明天的天气等于：W1乘以温度，W2乘以湿度，优化算法可能会经过以下值：

　　W1和W2是将修改的参数。针对每组参数，我们将计算目标函数。然后，我们将选择具有最高预测能力的模型。我们怎么清楚哪一个最好?好吧，那将是具有最好目标函数的那个，不是吗?好的。大!

　　您是不是注意到我们说了四个成分，而不是说了四个步骤?这是有意的，因为机器学习过程是迭代的。我们将数据输入模型，并通过目标函数比较准确性。然后，我们修改模型的参数并重复操作。当我们达到没办法再优化或不用优化的程度时，我们将停止，因为我们已经找到了处理问题的足够好的处理方案。

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胡浩基机器学习课程用的哪本书？

《机器学习》（周志华）因为胡浩基老师在他的机器学习课程中提到过这本书是他课程的参考书籍，还本书被觉得是机器学习领域的经典著作之一，深入浅出地讲解了机器学习的基本概念和方式。该书主要涵盖了机器学习的基础知识、分类、回归、聚类、半监督学习、降维与度量学习、特点选择与稀疏学习、组合与协同过滤、多任务学习、迁移学习等话题。除开这点书中还结合了生动的案例和实验，让读者更好地理解机器学习的原理和应用。

胡浩基机器学习课程使用的书是《统计学习方式》。因为该书既具体地讲解了传统统计学习方式又涵盖了深度学习的主要内容，作为机器学习领域的入门指南具有不错的实用价值。除开这点这本书适用于各种读者，不仅仅是可以帮初学者入门，更可以帮专家进一步深入研究。假设你对机器学习很感兴趣，既然如此那，《统计学习方式》绝对是一本不可多得的好书。

胡浩基机器学习课程使用的主要考试教材是《Machine Learning》(周志华著) 。在这本考试教材中，作者综合了机器学习的基本概念、算法和应用，并给出了非常多实例和代码达到。除开这点课程可能还会结合一部分其他参考书籍，如 《Pattern Recognition and Machine Learning》(Bishop著)、《The Elements of Statistical Learning》(Hastie著)等等。这些书籍可以帮学生全面理解机器学习的基本原理，并在实践中可以更好地运用有关算法处理实质上问题。

《机器学习-周志华》 因为胡浩基老师在官网上明确写明了使用该书作为考试教材，而且，该书是机器学习领域知名度高，涵盖全面，代码实践能力强的优秀考试教材。 除开这点除了《机器学习-周志华》之外，还有不少优秀的机器学习书籍，如《统计学习方式-李航》、《深度学习-花书》等，感兴趣的考生可以尝试阅读参考。

《统计学习方式》一书因为胡浩基的机器学习课程主要涉及到统计学习方式及其应用，而这本书是现在国内外最最重要，要优先集中精力的统计学习方式的经典著作之一，这当中包含了不少经常会用到的机器学习算法，故此，胡浩基机器学习课程使用的就是这本书。假设您想进一步学习机器学习的考点归纳，可以通过阅读这本书来深入理解有关算法原理。

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》是胡浩基机器学习课程用的书。因为这本书内容丰富，涵盖了机器学习的基础知识和实践技巧，合适初学者和进阶者使用。除开这点该书所使用的Python库Scikit-Learn、Keras和TensorFlow都是现目前流行的机器学习工具，很实用。同时，该书也提供了丰富的实例和项目，帮读者深入学习机器学习。应该拿出来说一下的是，该书有中文版，方便非英语母语的读者学习。

《机器学习》（周志华著）因为这是胡浩基教授所推荐的考试教材，而且，这本书是现在国内机器学习领域比较权威和系统的入门考试教材，涵盖了机器学习中的基础理论、算法和实践。除开这点这本书还有较为丰富的习题和案例，方便学生进行夯实和实践。假设想要深入学习机器学习，可以从这本书入手，建立起扎实的机器学习基础。同时，还需要持续性进行实践，尝试处理各自不同的不一样应用场景下的实质上问题，持续性提高自己的能力。

结论：胡浩基机器学习课程使用的是《Machine Learning》一书。解释原因：按照课程的讲解和参考资料，这本书是机器学习领域的经典考试教材之一，这当中包含了非常多的算法、模型和案例应用，很合适作为机器学习初学者的参考书籍。内容延伸：除了这本书之外，通过参与有关的MOOC（在线开放课程）、论文阅读和实践等方法，可以进一步拓展和深入学习机器学习知识，同时也可跟随有关的社区和团队Team了解最新的研究变动和应用场景。

《Pattern Recognition and Machine Learning》因为这本书是机器学习领域的经典考试教材，被广泛使用。胡浩基老师教授的是机器学习入门课程，使用这本书能有效的帮学生迅速理解机器学习的基础知识，还为深入学习打下良好的基础。除开这点这本书的主要内容也很具体且易懂，合适初学者阅读。假设想进一步提高机器学习的能力，也可阅读此书的第二版或其他深度学习的书籍扩展知识。

胡浩基机器学习课程使用的主要考试教材是《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》（中文名：《可能性机器学习》），该书由Kevin P. Murphy编写。除开这点他还使用了以下其他书籍作为课程参考：

1. 《The Elements of Statistical Learning》（中文名：《统计学习基础》）由Trevor Hastie、Robert Tibshirani和Jerome Friedman编写。

2. 《Pattern Recognition and Machine Learning》（中文名：《模式识别与机器学习》）由Christopher Bishop编写。

3. 《Deep Learning》（中文名：《深度学习》）由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville编写。

4. 《Machine Learning Yearning》（中文名：《机器学习训练秘籍》）由Andrew Ng编写。

5. 《Introduction to Machine Learning with Python》（中文名：《Python机器学习》）由Andreas Müller和Sarah Guido编写。

这些书籍都是机器学习领域的标准权威考试教材，并且还可以为不同的人群提供了丰富的理论和实践知识。

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