黑马程序员人工智能入门，13天的机器学习入门精讲+14大案例分析（含NBA球员数

图灵测试

达特茅斯会议

模型评估好就在线服务否再次循环

最后判断的列

特征工程：对数据进行进一步处理

目标值连续

同时包含有目标值数据和无目标值数据

决策问题

准确率

预测正确的数占样本总数的比例

其他评价指标：精确率，召回效率，F1-score

AUC指标等

拟合

判断是否是人

欠拟合

学到的东西太少

模型学习的太过粗糙

过拟合

学到的东西太多

学到的特征多，不好泛化

最后一列，目标值

下一步，点击从本地文件选择即‘FROM LOCAL FILE’，您可以看见如下图所示的上截界面，再次界面可指定上载文件的属性，比如文件的位置·名称，（本例中我们使用Adult。data.csv)和类型（通常是CSV类型），以及新的数据集的可选说明

上传数据

2.2.3创建新的Azure机械学习实验

创建新的实验方法是点击屏幕左下角的“NEW'按钮，选择‘实验”>'空白实验“

1，2，3完成

都为对号，跑成功

大于50的可能性，最后一行

神经网络各层负责内容：

1层：负责识别颜色及简单纹理

2层：一些神经元可以识别更加细化的纹理，布纹，刻纹，叶纹等

3层：一些神经元负责感受黑夜里的黄色烛光，高光，荧光，鸡蛋黄色等

4层一些神经元识别猫狗，宠物形貌，七星瓢虫等的存在

5层一些神经元负责识别花，黑眼圈动物，鸟，键盘等