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小白也能入门机器学习-线性回归
常见的机器学习的相关算法介绍如下：常见的机器学习算法包含线性回归、Logistic回归、线性判别分析。在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
LDA 算法本质可以借助上帝掷骰子帮助理解，详细内容可参加 Rickjin 写的《 LDA 数据八卦》文章，浅显易懂，顺便也科普了很多数学知识，非常推荐。
线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归 Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
机器学习工具有哪些,怎么学习?
1、但这显然是不合理的。为什么不花些时间，挑选合适的工具呢？毕竟好的工具能够让你事半功倍。在本文中介绍了机器学习和 AI 方面的优质工具。应该使用哪种语言？这是一个有争议的问题。存在很多不同的观点。
2、找一本教材，结合教材和***，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。对于数学也要加强，特别在概率论方面。
3、模型训练：选择合适的机器学习算法，并使用已处理好的数据集来训练模型。模型评估：对训练好的模型进行评估，包括在测试集上的精确度、召回率、F1值等指标，并进行模型调整。
4、用Python做机器学习，推荐scikit-learn。分布式机器学习推荐Spark mllib。深度学习推荐TensorFlow、Keras。
机器学习真的很难入门吗?
1、多以视觉和语言处理为基础进行打造。对于初学者来说，从机器学习开始学起则是不错的选择。机器学习本身的定义可以理解为从一堆杂乱无章的数据中找到一定的规律并予以应用，所以机器学习也是目前大数据分析的两种主要方式之一。
2、它的特点是语法简捷而清晰。由于它的易学、易读的特性，有些学校用它代替C语言作为基础入门的语言。
3、如果想要学习专业的知识需要去专门的机构学习，毕竟电脑的知识系统太过于庞大，很难有人能够完全掌握，加上各种开放的软件，十分复杂，所以想要学习还是要脚踏实地。
4、计算能力落后，因此最终的效果不尽如人意。深度学习摧枯拉朽般地实现了各种任务，使得似乎所有的机器辅助功能都变为可能。
5、机器学习就是数据库。只不过他需要数学作为尺度。实分析和测度论、马氏过程和一些高等概率及统计方法。然后就是一些学科工具例如最简单初步的支持向量机、监督学习和半监督学习。
6、目前，公认的人工智能核心课题包括：机器学习、计算机视觉、推理与规划等，并在此基础上支持着许多重要应用场景如无人驾驶、机器人等。
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