也许你和这个叫『机器学习』的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。
那么为什么叫“机器学习”呢?原因是由于市场营销：美国电脑游戏和人工智能领域的先驱阿瑟•塞缪尔(Arthur Samuel) 于1959年在IBM工作时创造了这个词。与IBM在2010年试图推销“认知计算(cognitive computing)”一词在竞争中脱颖而出的情况类似，在上世纪60年代，IBM使用了新的“机器学习(machine learning)”一词来吸引客户和有才华的员工。
正如你所看到的，就像人工智能不是智能一样，机器学习也不是学习。然而，机器学习是一个被普遍认可的术语，通常指的是制造机器的科学和工程，这些机器能够在没有明确编程的情况下完成各种有用的事情。因此，这个术语中的“学习”这个词是用来类比动物的学习，而不是字面上的学习。
我们常说的机器学习十大算法是那些？
10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
首先介绍一下机器学习的概念和地位，和其他的区别是？
机器学习的核心任务是？
机器学习的全流程是？
然后介绍机器学习的通用方法，比如损失函数和评价尺度、过拟合与正则化以及交叉验证等方法。
接下来我们会深入到各典型的机器学习算法，直击算法细节和原理以及从零开始的coding实现。
1.线性回归
2.逻辑回归
3.决策树
4.神经网络
5.支持向量机
6.集成学习模型
7.最后来一个简单的案例。
小编为大家带来爱数圈全新的机器学习算法课程机器学习算法入门9讲，陪你一起轻松打开机器学习的大门。
8、这门课适合那些人群？有什么特点呢？
友情提示：
虽然说咱们课程名字叫机器学习算法入门，但并不意味着本课程适合无任何算法和编程基础的同学学习。学习本课程需要有一定的Python基础和一丢丢数学和算法基础。当然，凡是不绝对，我们也是非常欢迎零基础的同学以本课程为入门学习材料。
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