机器学习与深度学习算法学习笔记

资源摘要信息:"机器学习是一种实现人工智能的技术，它通过让计算机模拟或实现人类的学习行为来获得新的知识和技能，并通过这种方式不断地优化自身的性能。机器学习是人工智能的一个重要分支，它涉及到许多不同的算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。" "深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模仿人脑的结构和功能，通过多层神经网络对数据进行处理和分析。深度学习在2012年后得到了爆炸式的发展，目前已经被广泛应用于各个领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。" "机器学习算法包括监督学习算法和无监督学习算法。监督学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法和神经网络等。无监督学习算法如K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型、主成分分析和关联规则学习等。" "在选择机器学习算法时，需要根据问题的性质和数据的特点来决定。不同的算法有不同的假设和适用场景，因此需要综合考虑问题的需求和数据的特点。" "机器学习的发展历程中，上世纪80年代开始蓬勃发展，诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。2012年后，深度学习开始爆炸式增长，广泛应用在很多的场景中。" "机器学习和深度学习是当前科技发展的热点，它们的发展将为人工智能的发展带来无限可能，同时也会对我们的生活产生深远的影响。" "以上就是关于机器学习的一些学习记录，希望对你有所帮助。"