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机器学习之旅(一)

机器学习之旅(一)

作者: cg110778 | 来源:发表于2018-09-19 22:14 被阅读0次

    吴恩达教授的机器学习课程的第一周相关内容:

    1、什么是机器学习?

    答:机器学习的定义:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.(英文版)。假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善,则我们就说关于T和P,该程序对E进行了学习。(中文版)

    维基百科:机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

    2、机器学习的分类?

    答:机器学习可以分成下面几种类别:

监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析(连续)和统计分类(离散)。

监督学习和非监督学习的差别就是训练集目标是否人标注。他们都有训练集 且都有输入和输出

无监督学习与监督学习相比,训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有生成对抗(GAN)网络、聚类。

半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。

增强学习通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响,学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。

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