深度解析基础机器学习（深度学习理论与应用）

深度解析基础机器学习（深度学习理论与应用）以下为第2章部分内容概览

​机器学习是什么？

机器学习包含哪些内容？

机器学习与深度学习有什么样的联系？

博雅“深度学习理论与应用”课程第2课将为你解答这些问题。 本次课程主要介绍 机器学习的基本概念，包括 有监督模型、无监督模型、过拟合问题、模 型选择 ， 以及深度学习与机器学习的关系等，帮助学习者掌握机器学习知识，为之后的深度学习 之路创造一个良好开端。

2.1 数据科学简介 2.1.1 数据科学的内涵 2.1.2 机器学习概述 2.2 有监督学习 2.2.1 有监督学习概述 2.2.2 线性模型 2.2.3 逻辑回归 2.2.4 K近邻 2.2.5 决策树 2.2.6 支持向量机 2.3 无监督学习 2.3.1 无监督学习概述 2.3.2 聚类 2.3.3 降维 2.4 过拟合 2.4.1 过拟合问题 2.4.2 方差偏差分析 2.5 模型选择 2.5.1 线性模型正则化 2.5.2 交叉验证

以下为第2章部分内容概览