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摘要：
本篇文章给大家谈谈机器学习角度，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。本文目录一览：1、如何学习机器学习的一点心得2、... 本篇文章给大家谈谈机器学习角度，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
如何学习机器学习的一点心得
1、要想让银行能开的下去，那就得少遇到点麻烦，迪哥这么大碗就给我100块（真实的指标应该为200块）肯定是要砸场子的，所以我们的目标是要让得到的预测值跟真实值越接近越好。
2、或部署到云端等方式。通过机器学习，计算机系统可以从大量数据中学习和提取模式，从而实现人工智能的能力，如自动驾驶、语音识别、图像分类、智能推荐等。机器学习的发展为实现更智能、自动化的系统提供了重要的方法和工具。
3、那么我们怎么判定我们的选择是正确的呢？这就需要拥有一套规范的模型评估与选择方***了。
机器学习中,怎样分析数据结构来选择算法
1、◆ 存储结构：就是数据的逻辑结构用计算机语言的实现。◆ 线性结构：数据逻辑结构中的一类，它的特征是若结构为非空集，则该结构有且只有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继。
2、面向对象分析：这是一种以对象为中心的分析方法，通过识别和定义问题域中的对象及其属性和行为，来构建软件系统的数据模型。
（图片来源网络，侵删）
3、散列（哈希）存储结构：数据类型是一组性质相同的值的***和定义在此***上的一组操作的总称，数据类型是数据结构在计算机的具体体现。
4、学习数据结构的目的是为了了解计算机处理对象的特性，将实际问题中所涉及的处理对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。
5、数据结构中评价一个好的算法，应该从四个个方面来考虑，分别是：算法的正确性。算法的易读性。是算法的健壮性。是算法的时空效率（运行）。
（图片来源网络，侵删）
6、线性回归线性回归算法的目标是找到一条直线来拟合给定数据集。直线的斜率和截距可以预测因变量的值。该算法是最简单和最常用的机器学习算法之一。逻辑回归逻辑回归算法基于一个概率模型，用于预测给定数据集的类别。
