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什么是机器学习
利用计算机从历史数据中找出规律，并把这些规律用到对未来不确定场景的决策
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机器学习概念
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大概分析步骤，在进行分步实现即可。
先确定需要进行色彩分类 。
将图像转成向量。（重点，如何将每一张图像解析HSV如何处理转为向量的过程）
聚类算法进行分类。
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机器学习解决问题的框架：
寻找近似解
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机器学习解决问题框架：
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机器学习算法
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机器学习算法分类：
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NoSql（Not Only）数据库：主要用来处理行为型数据，即海量数据；
传统数据库：交易型数据必须用传统数据库
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什么是机器学习
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机器学习就是利用计算机从历史数据中寻找规律，并把这些规律利用在对未来的预测中查看全部
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特征工程就是处理数据，提取一些特征，数据准备好了，喂给算法就好了查看全部
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模型，定义模型就是求一个公式，比如y=ax+b查看全部
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机器学习常见算法
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算法分类1：
有监督学习：提供了Y值（分类）的分类算法和提供了Y值（数字）的回归算法
无监督学习：无Y值，聚类算法
半监督学习：先给一部分Y值，以达到训练的越来越好的目的
算法分类2：
分类与回归
聚类
标注：例如将一段话拆分，打上各自的成分标签（主语、宾语）
算法分类3（重要）：
生成模型：产出属于每一类的可能性
判别模型：例如一个函数，提供值，直接产生结果
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大量维度预测未来
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