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news 文章来源：https://blog.csdn.net/qq_37233070/article/details/141260367 2025/3/18 10:38:57

wordpress techblog,网页优化方法,花生壳做网站,黄骅市网站建设1. What is Machine Learning 1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning 1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系 1.3 Human Learning vs. Machine Learning 1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能 1.5 Two General Types of Le…

1. What is Machine Learning

1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning

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1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系

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1.3 Human Learning vs. Machine Learning

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1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能

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1.5 Two General Types of Learning 两种通用的学习类型

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1.6 A Formal Definition about Machine Learning 机器学习的形式化定义

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1.7 Three Key Elements in the Formal Definition 形式化定义的三要素

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2. Three Parties of Machine Learning 机器学习的三个学派

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3. Machine Learning Details

3.1 Difficulty in Understanding Machine Learning

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3.2 How Machine Learning Works

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3.3 Three Perspectives on Machine Learning

3.3.1 Why Three Perspectives

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3.3.2 Learning Tasks

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3.3.3 Learning Paradigms

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3.3.4 Learning Models

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4. Applications and Terminologies（术语，名词）

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5. Three Perspectives Details

5.1 Tasks in Machine Learning

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5.1.1 Classification

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How Classification Works
Linear and Nonlinear
Dimensions and Classes
Applications and Algorithms

5.1.2 Regression（回归）

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5.1.2.1 How Regression Works

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5.1.2.2 Linear and Nonlinear

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5.1.2.3 Applications and Algorithms

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5.1.3 Clustering

5.1.3.1 How Clustering Works

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5.1.3.2 Major Approaches of Clustering

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5.1.4 Ranking

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5.1.4.1 How Ranking Works

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5.1.4.2 Major Approaches of Ranking

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5.1.4.3 Applications and Algorithms

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5.1.5 Dimensionality Reduction

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5.2 Paradigms in Machine Learning

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5.2.1 Supervised Learning Paradigm

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5.2.1.1 Overview of Supervised Learning

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5.2.1.2 Suitable Learning Tasks

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5.2.1.3 Formal Description

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5.2.1.4 Algorithms of Supervised Learning

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5.2.1.5 Applications of Supervised Learning

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5.2.1.6 Variants of Supervised Learning

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5.2.2 Unsupervised Learning Paradigm

5.2.2.1 Overview

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5.2.2.2 Suitable Learning Tasks

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5.2.2.3 Algorithms of Unsupervised Learning

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5.2.2.4 Applications of Unsupervised Learning

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5.2.2.5 How Important Unsupervised Learning

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5.2.3 Reinforcement Learning Paradigm

5.2.3.1 Overview of Reinforcement Learning

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5.2.3.2 Types of Reinforcement Learning

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5.2.3.3 New Algorithms of Reinforcement Learning

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5.2.3.4 Applications of Reinforcement Learning

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5.2.4 Relations and Other Paradigms

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5.2.4 Models in Machine Learning

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5.2.4.1 Probabilistic Models

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5.2.4.2 Geometric Models

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5.2.4.3 Logical Models

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5.2.4.4 Networked Models

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Artificial Neural Networks (ANN)

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Deep Neural Networks (DNN)

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AI -- Machine Learning

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【计算机毕设项目】2025级计算机专业小程序项目推荐 (小程序+后台管理)

以下项目选题适合计算机专业大部分专业，技术栈主要为：前端小程序，后端Java语言，数据库MySQL 后台免费获取源码，可提供远程调试、环境安装配置服务。（文末有联系方式） 以下是本次部分项目推荐1…...

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通过Fiddler抓包保存网页上的视频（包括Bilibili、B站和其他视频站）亲测可用

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1. 数据保护防止数据泄露：加密软件通过对敏感数据进行加密处理，确保即使数据在传输或存储过程中被截获，也无法被未授权人员读取或利用，从而有效防止数据泄露。完整性保护：加密不仅保护数据的机密性，还通…...

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uniapp app中使用柱状图折线图圆环图和饼图

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jmreport测试数据库出现权限不足，此功能需要分配角色解决方法

目录前言1. 问题所示2. 原理分析3. 解决方法前言关于jmreport的补充可看官网：jmreport上线安全配置 1. 问题所示 jmreport测试数据库出现，出现如下所示的问题：权限不足，此功能需要分配角色！截图如下所示： 2. 原理分析对于原理分析的Bug，代表当前用户没有足够的…...

编程日记 2024/8/17 10:55:09

1. What is Machine Learning

1.1 Artificial Intelligence vs. Machine Learning

1.2 Relations to Other Disciplines 与其他学科的关系

1.3 Human Learning vs. Machine Learning

1.4 What is Skill in Machine Learning 什么是机器学习的技能

1.5 Two General Types of Learning 两种通用的学习类型

1.6 A Formal Definition about Machine Learning 机器学习的形式化定义

1.7 Three Key Elements in the Formal Definition 形式化定义的三要素

2. Three Parties of Machine Learning 机器学习的三个学派

3. Machine Learning Details

3.1 Difficulty in Understanding Machine Learning

3.2 How Machine Learning Works

3.3 Three Perspectives on Machine Learning

3.3.1 Why Three Perspectives

3.3.2 Learning Tasks

3.3.3 Learning Paradigms

3.3.4 Learning Models

4. Applications and Terminologies（术语，名词）

5. Three Perspectives Details

5.1 Tasks in Machine Learning

5.1.1 Classification

5.1.2 Regression（回归）

5.1.2.1 How Regression Works

5.1.2.2 Linear and Nonlinear

5.1.2.3 Applications and Algorithms

5.1.3 Clustering

5.1.3.1 How Clustering Works

5.1.3.2 Major Approaches of Clustering

5.1.4 Ranking

5.1.4.1 How Ranking Works

5.1.4.2 Major Approaches of Ranking

5.1.4.3 Applications and Algorithms

5.1.5 Dimensionality Reduction

5.2 Paradigms in Machine Learning

5.2.1 Supervised Learning Paradigm

5.2.1.1 Overview of Supervised Learning

5.2.1.2 Suitable Learning Tasks

5.2.1.3 Formal Description

5.2.1.4 Algorithms of Supervised Learning

5.2.1.5 Applications of Supervised Learning

5.2.1.6 Variants of Supervised Learning

5.2.2 Unsupervised Learning Paradigm

5.2.2.1 Overview

5.2.2.2 Suitable Learning Tasks

5.2.2.3 Algorithms of Unsupervised Learning

5.2.2.4 Applications of Unsupervised Learning

5.2.2.5 How Important Unsupervised Learning

5.2.3 Reinforcement Learning Paradigm

5.2.3.1 Overview of Reinforcement Learning

5.2.3.2 Types of Reinforcement Learning

5.2.3.3 New Algorithms of Reinforcement Learning

5.2.3.4 Applications of Reinforcement Learning

5.2.4 Relations and Other Paradigms

5.2.4 Models in Machine Learning

5.2.4.1 Probabilistic Models

5.2.4.2 Geometric Models

5.2.4.3 Logical Models

5.2.4.4 Networked Models

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