机器学习

TensorFlow2.x在构建模型和总体使用方面提供了很多便利。那么，在tf中有什么新功能？在本文中，我们将探索TF 2.0的10个功能，这些功能让TensorFlow的使用更加顺畅，减少了代码行并提高了效率，因为这些函数/类属于TensorFlow API。

对当前学习任务有价值的属性称为是“相关特征”，没有价值的属性称为是“无关特征”，从给定的特征集中选择出相关特征子集的过程，就称为是“特征选择”。其中还有一种特征称为是“冗余特征”，这些特征指的是可以从其他特征中推演出来的特征。

集成学习（ensemble learning）是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。在一些数据挖掘竞赛中经常需要对几个模型进行融合，这时候就可以用到集成学习算法。

机器学习经典算法总结：支持向量机持向量机、贝叶斯分类器

特征的分类：1. 相关特征：对当前学习任务有用的属性。2. 无关特征：对当前学习任务没有用的属性。

在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型......

线性回归可以说是机器学习中最基本的问题类型了，这里就对线性回归的原理和算法做一个小结。

机器学习工程师和研究员之间的主要差别（包括薪资）有哪些？本文就机器学习工程师和研究员之间的主要差别进行了详细分析，主要包括薪资期望、工作量、可交付成果，以及其他关键差别的信息。

你是否知道到2024年，全球机器学习市场预计将达到306亿美元？这种惊人的增长是人工智能和趋势分支——机器学习的发展而来的。

常见的机器学习问题包括监督学习、分类、回归等问题，机器学习算法种类繁多，如何根据实际问题选择合适的机器学习算法就显得尤为重要，下面从三个方面考虑，分别为数据层面，问题层面，约束条件层面。最后介绍常用几种常用的机器学习算法。