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机器学习概论:概念、算法和应用

摘要

在过去的几十年里，机器学习(ML)已经从少数计算机爱好者探索计算机学习玩游戏的可能性的努力，以及数学(统计学)中很少考虑计算方法的一部分，发展成为一个独立的研究学科，不仅为学习过程的统计计算原则提供了必要的基础，而且还开发了各种经常用于文本解释的算法。模式识别，以及许多其他商业目的，并导致了对数据挖掘的单独研究兴趣，以识别日益增长的社交数据中隐藏的规律或不规则性。本文主要阐述了机器学习的概念和发展，一些流行的机器学习算法，并尝试在一些基本概念的基础上比较三种最流行的算法。使用Sentiment140数据集，记录并比较了每种算法在训练时间、预测时间和预测精度方面的性能。

Kajaree Das, Rabi Narayan Behera

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