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深度强化学习炼丹师

机器学习笔记(一)——机器学习介绍

机器学习笔记(一)——机器学习介绍

2022-04-13 · 119次阅读 · 原创 · 人工智能

1. 机器学习的应用举例

数据挖掘

  • 大量快速增长的数据,网页点击数据,医疗记录,生物,工程

无法手动编写的程序

  • 自动驾驶,手写识别,自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV)

个性化订制服务

  • 推荐系统:推荐商品,音乐,视频等

理解人类的学习

2. 什么是机器学习

2.1 机器学习的定义

Arthur Samuel(1959)

Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

使计算机无需明确编程即可学习的研究领域。

Tom Mitchell(1998)

A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.

一个计算机程序从经验E中学习,解决某一些任务T并进行性能度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高。

2.2 机器学习算法

常用

  • 监督学习
  • 无监督学习

其它

  • 强化学习(李航:智能系统在与环境的连续互动中学习最优行为策略的机器学习问题)
  • 推荐系统

3. 监督学习(Supervised Learning)

3.1 定义

给定一个数据集包含其正确的答案。

李航:监督学习是指从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。

3.2 类别

回归(Regression):标签为连续的值。

分类(Classification):标签为离散的值。

3.3 示例应用

  1. 房价预测(回归):给你一系列不同平方的房子以及对应的售价,预测给定平方数的房子的售价。
  2. 乳腺癌预测(分类):给你一系列不同尺寸的肿瘤块以及其对应是否为乳腺癌,预测给定尺寸肿瘤块判断其是否为乳腺癌。

4. 无监督学习(Unsupervised Learning)

4.1 定义

给定一个数据集,但其中没有包含其正确的答案。

李航:无监督学习是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习算法问题。

4.2 示例应用

  1. 谷歌通过分析大量的网页,将有统一主题的新闻归为同一个簇。(聚类)
  2. 给定一系列的DNA序列,从中分别出哪一些序列为一个人的。
  3. 根据客户数据,将客户划分为不同的群体,进行销售推广。
  4. 给定同时说话的两人的录音文件,分别出两人说话的声音。

标题: 机器学习笔记(一)——机器学习介绍
链接: https://www.fightingok.cn/detail/223
更新: 2022-09-18 22:49:34
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