機器學習基礎
2017-06-25 20:53:07
一、機器學習的定義
Tom Mitchell:機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究。機器學習可以彰顯數據背後真正的含義。
二、機器學習的分類
(1)監督學習 supervised learning
所謂監督學習,就是指在學習過程中會有一組標準答案提供,監督學習從給定的訓練集中學習出一個函數當新的數據到來時,便可以根據這個函數給出預測。
監督學習有兩種目標變量,一種是連續型的數值型變量,一般這種目標函數適合用回歸分析;另一種是離散型的標稱型變量,諸如{爬行類,魚類,兩棲類},這種類型適合運用分類算法。
(2)無監督學習 unsupervised learning
所謂無監督學習,就是指只給了數據而沒有目標變量,所以這裏需要研究的問題是“從數據X中能發現什麽”,通過機器學習算法可以將一組數據進行聚類,可以將其中突出特征相同的進行相似形聚團。
(3)強化學習 reinforcement learning
強化學習的關鍵是去定義什麽是一個好的行為,什麽是一個壞的行為,之後利用回報函數(reward function)來獲得更多的獎勵和更少的懲罰。
機器學習基礎
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