机器学习课程设计.zip

简介：
本资料为《机器学习课程设计》压缩包，内含全面而详细的机器学习教程、项目案例和实验指导等内容，适合教学与自学使用。 机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点，在工程应用和科学领域被广泛应用于解决复杂问题。2010年图灵奖得主哈佛大学的Leslie Valiant教授，因其概率近似正确（PAC）学习理论的研究成果而获奖；2011年的图灵奖获得者是加州大学洛杉矶分校的Judea Pearl教授，他以概率统计为基础的人工智能方法贡献显著。这些研究促进了机器学习的发展和繁荣。 机器学习是一门模拟或实现人类学习活动的科学，在人工智能中是最具代表性和前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来，它作为实现人工智能的一种途径引起了广泛关注，尤其是在最近十几年间发展迅速，并成为重要的课题之一。除了在基于知识系统中的应用外，机器学习还广泛应用于自然语言理解、非单调推理、计算机视觉和模式识别等领域。一个系统的智能水平通常以是否具备学习能力为标志。 机器学习的研究主要分为两类：一类是传统机器学习研究，侧重于模拟人的学习机制；另一类是在大数据环境下的机器学习研究，则注重从大量数据中提取有效且可理解的知识。自20世纪中期以来，历经70年的发展，特别是以深度学习为代表的模型借鉴了人脑的多层次结构和神经元交互信息处理方式，在许多领域取得了突破性进展，其中最突出的是在图像识别领域的成就。