溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章主要介紹了計算機網絡中機器學習能解決哪些問題，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
機器學習是專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。機器學習能解決的問題：1、分類問題；2、回歸問題；3、聚類問題。
本教程操作環境：windows7系統、Dell G3電腦。
什么是機器學習？
機器學習就是對計算機一部分數據進行學習，然后對另外一些數據進行預測與判斷。
機器學習的核心是“使用算法解析數據，從中學習，然后對新數據做出決定或預測”。也就是說計算機利用以獲取的數據得出某一模型，然后利用此模型進行預測的一種方法，這個過程跟人的學習過程有些類似，比如人獲取一定的經驗，可以對新問題進行預測。
我們舉個例子，我們都知道支付寶春節的“集五福”活動，我們用手機掃“福”字照片識別福字，這個就是用了機器學習的方法。我們可以為計算機提供“福”字的照片數據，通過算法模型機型訓練，系統不斷更新學習，然后輸入一張新的福字照片，機器自動識別這張照片上是否有福字。
機器學習是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、計算機科學等多門學科。機器學習的概念就是通過輸入海量訓練數據對模型進行訓練，使模型掌握數據所蘊含的潛在規律，進而對新輸入的數據進行準確的分類或預測。如下圖所示：
機器學習能解決什么樣的問題？
從功能的角度分類，機器學習在一定量級的數據上，可以解決下列問題：
1、分類問題：根據數據樣本上抽取出的特征，判定其屬于有限個類別中的哪一個。比如：垃圾郵件識別(結果類別：1、垃圾郵件 2、正常郵件)。
2、回歸問題：根據數據樣本上抽取出的特征，預測一個連續值的結果。比如：星爺《美人魚》票房
3、聚類問題：根據數據樣本上抽取出的特征，讓樣本抱抱團(相近/相關的樣本在一團內)。比如：google的新聞分類。
我們再把上述常見問題劃到機器學習最典型的2個分類上。
分類與回歸問題需要用已知結果的數據做訓練，屬于“監督學習”
聚類的問題不需要已知標簽，屬于“非監督學習”。
如果在IT行業(尤其是互聯網)里溜達一圈，你會發現機器學習在以下熱點問題中有廣泛應用：
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“計算機網絡中機器學習能解決哪些問題”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
