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什么是机器学习

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发表于 2018-3-13 22:00:55 | 显示全部楼层 |阅读模式

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什么是“学习”?学习就是人类通过观察、积累经验,掌握某项技能或能力。就好像我们从小学习识别字母、认识汉字,就是学习的过程。而机器学习(Machine Learning),顾名思义,就是让机器(计算机)也能向人类一样,通过观察大量的数据和训练,发现事物规律,获得某种分析问题、解决问题的能力。


机器学习可以被定义为:Improving some performance measure with experence computed from data. 也就是机器从数据中总结经验,从数据中找出某种规律或者模型,并用它来解决实际问题。

什么情况下会使用机器学习来解决问题呢?其实,目前机器学习的应用非常广泛,基本上任何场合都能够看到它的身影。其应用场合大致可归纳为三个条件:



1)事物本身存在某种潜在规律

2)某些问题难以使用普通编程解决

3)有大量的数据样本可供使用

机器学习的流程图可以表示为:

                               机器学习.png


对于理想的目标函数f,我们是不知道的,我们手上拿到的是一些训练样本D,假设是监督式学习,其中有输入x,也有输出y。机器学习的过程,就是根据先验知识选择模型,该模型对应的hypothesis set(用H表示),H中包含了许多不同的hypothesis,通过演算法A,在训练样本D上进行训练,选择出一个最好的hypothes,对应的函数表达式g就是我们最终要求的。一般情况下,g能最接近目标函数f,这样,机器学习的整个流程就完成了。

与机器学习相关的领域有:

  • 数据挖掘(Data Mining)

  • 人工智能(Artificial Intelligence)

  • 统计(Statistics)


其实,机器学习与这三个领域是相通的,基本类似,但也不完全一样。机器学习是这三个领域中的有力工具,而同时,这三个领域也是机器学习可以广泛应用的领域,总得来说,他们之间没有十分明确的界线。

注:本文参考红色de 石头博客链接为:http://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/72899485和台湾大学林轩田老师机器学习基石课程





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    发表于 2018-3-14 07:59:30 | 显示全部楼层
    学习了,多谢楼主!
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