Machine Learning

Machine learning tutorial

machine learning is a subset of artificial intelligence (ai) which predicate the feature depending upon on past experience.

machine learning uses statistical model that computer uses to effectively perform a specific task without using explicit programming.

In the app learn machine learning, artificial intelligence, deep learning, neural network, python, R language and many more...

We learn in machine learning

- Concepts

-Types of learning

-Supervised Learning

-Unsupervised Learning

-Data pre-processing, analysis and visualization

-Training data and test data

-Applications

-Regression

- Algorithms

-decision tree algorithm

-Support vector machines (SVM)

-Naive bayes algorithm

-KNN (k-nearest neighbours)

- K-means

-Random forest

-Dimensional reduction algorithm

-boosting algorithms

artificial intelligence

-Overview of ai

-Intelligent systems

-Agents and environments

-Popular search algorithms

-Fuzzy logic systems

-Natural language processing

-Expert systems

-Robotics

-Neural networks

Also learn more about deep learning , Neural Network in detail

机器学习教程

机器学习是人工智能（ai）的一个子集，它根据过去的经验预测特征。

 机器学习使用计算机用于有效执行特定任务的统计模型，而无需使用显式编程。

在app学习机器学习，人工智能，深度学习，神经网络，python，R语言等等......

 我们在机器学习学习

- 概念

- 学习类型

- 监督学习

- 无监督学习

- 数据预处理，分析和可视化

- 培训数据和测试数据

-applications

-Regression

- 算法

- 决策树算法

- 支持向量机（SVM）

-aive bayes算法

-KNN（k-最近邻居）

- K-means

- 随机森林

- 三维约简算法

- 提升算法

人工智能

- ai概述

- 智能系统

- 代理和环境

- 流行搜索算法

- 模糊逻辑系统

- 自然语言处理

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-Robotics

-神经网络

还详细了解深度学习，神经网络