李宏毅机器学习2020ppt

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机器学习入门指南

一、前言

随着人工智能技术的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支正变得越来越受人们关注。而李宏毅教授的机器学习2020年度的PPT更是为初学者提供了一份宝贵的学习资料。本文将以此PPT为参考，为大家介绍机器学习的基本概念和代码示例。

二、机器学习概述

机器学习是一种通过训练数据来构建模型，从而让计算机能够自动学习并做出预测的技术。其中最常见的机器学习任务包括监督学习、无监督学习和强化学习。在监督学习中，模型通过输入数据和对应的标签来学习；而在无监督学习中，模型则需要从数据中学习出隐藏的结构。

三、代码示例

下面我们以Python语言为例，展示一个简单的监督学习代码示例，使用Scikit-learn库中的线性回归模型来预测房价。

from sklearn import linear_model
import numpy as np

# 生成一些随机数据
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

# 创建线性回归模型
model = linear_model.LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测新数据
X_new = np.array([[0.5]])
y_pred = model.predict(X_new)

print("预测值：", y_pred)

四、序列图示例

下面是一个简单的序列图示例，展示了机器学习模型的训练和预测过程。

sequenceDiagram
    participant 用户
    participant 计算机
    用户 ->> 计算机: 提供训练数据
    计算机 ->> 计算机: 训练模型
    用户 ->> 计算机: 提供测试数据
    计算机 ->> 计算机: 预测
    计算机 ->> 用户: 返回预测结果

五、甘特图示例

甘特图是一种展示项目进度的图表，下面是一个简单的机器学习项目的甘特图示例。

gantt
    title 机器学习项目甘特图
    dateFormat  YYYY-MM-DD

    section 数据收集
    数据收集任务1: 2022-01-01, 7d
    数据收集任务2: after 数据收集任务1, 5d

    section 模型训练
    模型训练任务1: 2022-01-08, 10d
    模型训练任务2: after 模型训练任务1, 7d

    section 模型测试
    模型测试任务1: 2022-01-18, 5d
    模型测试任务2: after 模型测试任务1, 3d