機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的手段，其主要研究內(nèi)容弄是如何利用數(shù)據(jù)或經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，改善算法的性能。

機(jī)器學(xué)習(xí)的分類
監(jiān)督學(xué)習(xí)（0supervised learning）
從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，訓(xùn)練出函數(shù)
無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UNsupervised Learning）
沒有人類標(biāo)注的結(jié)果
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning，增強(qiáng)學(xué)習(xí)）
半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semit_supervised learning）

深度學(xué)習(xí)（reinforcement learning）

scikit -learn
machine learning inPython

主要依賴Python的numpy,scipy,和matplotlib庫
是開源和可復(fù)用的
基本功能：
scilit -learn 常用函數(shù)
應(yīng)用 算法（algorithm）
分類（Classification） 異常檢測，圖像識別，等 knn,svm ,etc
聚類（Clustering） 圖像分割，群體劃分，等 k-means。譜聚類，etc

回歸（regression）價(jià)格預(yù)測，趨勢預(yù)測，等 線性回歸，SVR，etc、
降維（dimension reduction）可視化，pca,nmf,etc
相關(guān)書籍：
機(jī)器學(xué)習(xí)周志華（入門書籍）西瓜書
主頁;https://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/MLbook2016.htm
清華大學(xué)出版社

PRML- Bishop
出版社：Springer
主頁http://t.cn/RXv0YVz
早知此書phd早畢業(yè)兩年

Machine learning
Coursera版
課程主頁：http://t.cn/RJZQbV2
Stanford手書版
在線觀看：http://t.cn/RwUWKMS
課程主頁：http://cs229.stanfrod.edu/
機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和算法知識

CS231n-FeiFei Li
課程主頁：
http://cs231n.stanford.edu/
在線觀看：
http://t.cn/RqRNasR
深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺層面的應(yīng)用

reinforcement learning -David Silver
課程主頁：
http://t.cn/Rw0rwtU
在線觀看：
http://t.cn/RIAfRUt
增強(qiáng)學(xué)習(xí)