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什么是機器學習

對于某給定的【任務T】,在合理的【性能度量方案P】的前 提下,某計算機程序可以自主學習【任務T】的【經(jīng)驗E】; 隨著提供合適、優(yōu)質(zhì)、大量的經(jīng)驗E,該程序?qū)τ?【任務T】的【性能】逐步提高。
這里最重要的是機器學習的對象:
? 任務Task,T,一個或者多個
? 經(jīng)驗Experience,E
? 性能Performance,P
即:隨著任務的不斷執(zhí)行,經(jīng)驗的累積會帶來計算 機性能的提升。
表述2：
機器學習是【人工智能】的一個分支。我們使用 計算機設計一個【系統(tǒng)】,使它能夠根據(jù)提供的【訓練數(shù)據(jù)】按照一定的方式來【學習】;隨著訓練 次數(shù)的增加,該系統(tǒng)可以在【性能】上不斷學習 和改進;通過【參數(shù)優(yōu)化】的學習模型,能夠用 于【預測】相關(guān)問題的輸出

有監(jiān)督的學習
給定一些標記y，去學習x
無監(jiān)督學習
統(tǒng)計的方式學習新詞“閱兵”
增強學習

? 機器學習可以解決什么
  ? 給定數(shù)據(jù)的預測問題
    ? 數(shù)據(jù)清洗/特征選擇
    ? 確定算法模型/參數(shù)優(yōu)化
    ? 結(jié)果預測
? 不能解決什么
  ? 大數(shù)據(jù)存儲/并行計算
  ? 做一個機器人
ML 中的Mechine指的是確定好的模型（分類器或預測的機制 eg:svm支持向量機）
通過給定的樣本對模型進行參數(shù)的優(yōu)化
? 舉例:
? 機器學習:“盯住2號位,她很容易起快球”
? 傳統(tǒng)算法:排球規(guī)則。

比如線性的例子
ax1 + ax2 + ax3 = y
數(shù)據(jù)收集-》數(shù)據(jù)清洗-》【特征工程】-》【數(shù)據(jù)建模(門檻比較高，很重要)】
用不同的方法對數(shù)據(jù)進行分類

到此，關(guān)于“機器學習中的數(shù)學怎么掌握”的學習就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>

文章標題：機器學習中的數(shù)學怎么掌握
網(wǎng)站URL：http://aaarwkj.com/article2/igcooc.html

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