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上传时间: 2021-02-25
详细说明：本文于ibm,介绍了容易理解的学习模型，神经网络，相对简单的学习模型，K均值集群，自适应共振理论等。机器学习中使用的算法大体分为3类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习提供了反馈来表明预测正确与否，而无监督学习没有响应：算法仅尝试根据数据的隐含结构对数据进行分类。强化学习类似于监督学习，因为它会接收反馈，但反馈并不是对每个输入或状态都是必要的。本教程将探索这些学习模型背后的理念，以及用于每种模型的一些关键算法。机器学习算法不断在发展演变。但是，在大部分情况下，这些算法都倾向于适应3种学习模型之一。模型的存在，只是为了以某种方式进行自动调节，以便改进算法的操作或行为。图1.算法的3种学习模
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