机器学习及其应用：初学者快速指南

引言部分总结了人工智能的各种必要主题智能和机器学习。它以坚实的基础介绍读者关于人工智能高级应用的基本概念，这导致了机器学习时代的开始。在这里，读者将了解到不同的方面机器学习的简要描述，将在接下来的章节中详细描述。首先，本章讨论了人工智能的维度以及转型的原因从传统人工智能到现代机器学习技术。其次，它讨论了机器学习在日常生活中的好处。第三，它讨论了机器学习算法用于训练和开发预测模型的主要支柱。最后，本章将以简明扼要的章节概括本书的大纲描述。

本章介绍了监督机器学习算法。在这个第章，常用的分类算法，如决策树、随机森林、knearest邻域、朴素贝叶斯分类器和支持向量机在中进行了描述细节。每个算法都是从概述开始定义的，然后是算法框架和一个实际例子。给出了一个详细的Python程序在每个算法的末尾，以支持对工作的精确理解分类器的行为。Python代码在真实数据集上执行最终让读者深入了解算法的适用性。

本章向读者介绍作为无监督机器学习算法。本章描述了国家的核心聚类算法。本章给出了k-均值的详细定义聚类、层次聚类和自组织映射。它还定义了每种算法的算法框架，带有详细的实际示例Python代码和输出。

本章向读者介绍回归的深入知识分析。回归是统计学和计算机科学中使用的一个概念，特别是在机器学习中。然而，这个概念保持不变，但应用。本章将学习两种主要使用的回归分析算法、线性回归和logistic回归。在这里，每个算法都将通过实际应用进行详细描述。我们还将学习线性和逻辑通过Python程序演示时，以更精细的方式进行回归在真实数据集上。

本章向读者介绍了机器学习的新概念，除了有监督和无监督的学习。这个概念通常被称为强化学习。强化学习是一种机器学习算法，其中模型根据周围的行为和新的奖励的技巧。本章将逐步向读者介绍每一种深入理解强化学习的概念，以及Python应用程序。本章将研究概念，以理解其原因这些天越来越受关注。这是初学者的指南强化学习。强化学习无疑是最重要的学习之一目前可见的研究领域，前景光明人气与日俱增。

本章将向读者介绍最新最先进的深度从头开始学习算法。深度学习是机器学习的一个现代领域能够独立理解数据中的下划线模式确定数据的性质。本章将介绍所有算法，从基本神经网络结构到高级神经网络，如卷积神经网络和递归神经网络。它涵盖了人工神经网络，感知器学习算法，卷积神经网络，递归神经网络、长短期记忆和基本概念，如反向传播，梯度下降、激活函数和优化。以实际操作为例和Pythonic方法，本章将增强读者对先进技术的了解。

关于特征选择技术的一章涉及最核心的状态与机器学习一起使用的特征选择技术算法。特征选择是提高任何机器学习算法。本章主要涵盖两类功能选择算法，即基于过滤和基于进化。本章在基于过滤器的算法中涵盖了两种基于过滤器的方法，即：，假设检验，如t检验、z检验、方差分析和方差分析，以及基于相关性的检验如皮尔逊相关、卡方检验和斯皮尔曼秩相关。本章还解释了各种方法，如遗传算法、粒子群进化算法中的优化和蚁群优化。对于每个算法，本章详细描述了它以及执行特征选择方法。

到目前为止，我们已经涵盖了机器学习的所有方面学习模型并详细了解其内部架构。本章使读者熟悉机器的最新实际应用学习和深度学习算法。本章将介绍实际应用程序从最近进步的每个角落，从日常面部使用开始识别到目标检测。不仅如此，本章还解释了机器学习和深度学习在日常生活中的应用。阿米德许多应用程序，本章将涵盖模式的基本应用识别、视频处理、医学成像和计算语言学。这个第章介绍了所有应用程序的Python实现。本章也提到了我们日常生活中使用的其他一些关键的现实应用程序。