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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习有下面几种定义:
(1) 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
(2) 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
(3) 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
扩展资料:
基于学习策略的机器学习分类:
(1) 模拟人脑的机器学习
符号学习:模拟人脑的宏现心理级学习过程,以认知心理学原理为基础,以符号数据为输入,以符号运算为方法,用推理过程在图或状态空间中搜索,学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习.类比学习、解释学习等。
神经网络学习(或连接学习):模拟人脑的微观生理级学习过程,以脑和神经科学原理为基础,以人工神经网络为函数结构模型,以数值数据为输人,以数值运算为方法,用迭代过程在系数向量空间中搜索,学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习。
(2) 直接采用数学方法的机器学习
主要有统计机器学习。
统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析,选择合适的数学模型,拟定超参数,并输入样本数据,依据一定的策略,运用合适的学习算法对模型进行训练,最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。
统计机器学习三个要素:
模型(model):模型在未进行训练前,其可能的参数是多个甚至无穷的,故可能的模型也是多个甚至无穷的,这些模型构成的集合就是假设空间。
策略(strategy):即从假设空间中挑选出参数更优的模型的准则。模型的分类或预测结果与实际情况的误差(损失函数)越小,模型就越好。那么策略就是误差最小。
算法(algorithm):即从假设空间中挑选模型的方法(等同于求解更佳的模型参数)。机器学习的参数求解通常都会转化为更优化问题,故学习算法通常是更优化算法,例如最速梯度下降法、牛顿法以及拟牛顿法等。
参考资料:百度百科-机器学习(多领域交叉学科)
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习具有如下特点:
(1)机器学习已成为新的学科,它综合应用了心理学、生物学、神经生理学、数学、自动化和计算机科学等形成了机器学习理论基础。
(2)融合了各种学习方法,且形式多样的集成学习系统研究正在兴起。
(3)机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。
(4)各种学习方法的应用范围不断扩大,部分应用研究成果已转化为产品。
(5)与机器学习有关的学术活动空前活跃。
*** 对于机器学习的定义
机器学习有下面几种定义:
机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论,统计学,逼近论,凸分析,算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。
机器学习有下面几种定义:
(1) 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
(2) 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
(3) 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
扩展资料:
基于学习方式的分类,机器学习分为:
(1) 监督学习(有导师学习):输入数据中有导师信号,以概率函数、代数函数或人工神经网络为基函数模型,采用迭代计算方法,学习结果为函数。
(2) 无监督学习(无导师学习):输入数据中无导师信号,采用聚类方法,学习结果为类别。典型的无导师学习有发现学习、聚类、竞争学习等。
(3) 强化学习(增强学习):以环境反惯(奖/惩信号)作为输入,以统计和动态规划技术为指导的一种学习方法。
基于数据形式的分类,机器学习分为:
(1) 结构化学习:以结构化数据为输人,以数值计算或符号推演为方法。典型的结构化学习有神经网络学习、统计学习、决策树学习、规则学习。
(2) 非结构化学习:以非结构化数据为输人,典型的非结构化学习有类比学习案例学习、解释学习、文本挖掘、图像挖掘、Web挖掘等。
基于学习目标的分类,机器学习分为:
(1) 概念学习:学习的目标和结果为概念,或者说是为了获得概念的学习。典型的概念学习主要有示例学习。
(2) 规则学习:学习的目标和结果为规则,或者为了获得规则的学习。典型规则学习主要有决策树学习。
(3) 函数学习:学习的目标和结果为函数,或者说是为了获得函数的学习。典型函数学习主要有神经网络学习。
(4) 类别学习:学习的目标和结果为对象类,或者说是为了获得类别的学习。典型类别学习主要有聚类分析。
(5) 贝叶斯网络学习:学习的目标和结果是贝叶斯网络,或者说是为了获得贝叶斯网络的一种学习。其又可分为结构学习和多数学习。
参考资料:百度百科-机器学习(多领域交叉学科)
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径。
定义
机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖概率论知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
机器学习有下面几种定义:
(1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
(2)机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
(3)机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
机器学习实际上已经存在了几十年或者也可以认为存在了几个世纪。追溯到17世纪,贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链,这些构成了机器学习广泛使用的工具和基础。
1950年(艾伦.图灵提议建立一个学习机器)到2000年初(有深度学习的实际应用以及最近的进展,比如2012年的AlexNet),机器学习有了很大的进展。
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