机器学习入门概念

1、1 自然语言处理① 文本分类和排序② 情感分析③ 文件摘要④ 命名实体识别⑤ 语音识别⑥ 自然语言的理解和生成⑦ 机器翻译

2、2 数据库①训练数据②验证数据③测试数据

3、3 计算机视觉① 图像分类② 目标检测③ 图像分割

4、4 监督学习监督学习是用实例来教模型学习的一类机器学习模型集合

5、5 无监督学习相比于监督学习，无监督学习模型是通过观察来进行自我学习

6、6 强化学习强化学习算法一种“游戏”的过程,其目标是最大化 “游戏奖励”

7、7网络神经神经网络是一个非常广泛的机器学习模型集合

8、8 过拟合当过拟合现象发生，它通常意味着模型将随机噪声当作数据，并作为一个重要的信号去拟合它，这就是为什么模型在新数据上的表现会出现退化