这篇文章主要介绍了Python机器学习的基础知识点有哪些，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
一、基础概述
机器学习（Machine Learing）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以便获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
机器学习是人工智能的核心，是计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。
机器学习使用归纳、综合而不是演绎。
二、算法分类
按照学习方式
监督学习
半监督学习
无监督学习
强化学习
按照算法相似性
回归算法
聚类算法
降维算法
深度学习
集成算法
正则化算法
决策树算法
贝叶斯算法
关联规则学习
人工神经网络
基于核的算法
基于实例的算法
三、研究内容
机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面
面向任务的研究，研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
认知模型，研究人类学习过程并进行计算机的模拟。
理论分析，从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。
python的数据类型有哪些?
python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。
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