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  • 机器学习中的术语

    机器学习的概述:

      机器学习(Machine Learning, 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。 -- 百度百科

    机器学习关注的问题:

      计算机程序如何随着经验的积累自动提升性能。【计算机程序如何随着经验的积累,自动提升判断概率】。

      对于某类任务T 和 性能度量 P, 如果一个计算机程序在 T 上以P衡量的性能,随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算程序从经验E学习。

    机器学习的分类:

      监督学习【https://baike.baidu.com/item/%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0/9820109?fr=aladdin】

      无监督学习【https://baike.baidu.com/item/%E6%97%A0%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0】

      半监督学习【https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%8A%E7%9B%91%E7%9D%A3%E5%AD%A6%E4%B9%A0】

      强化学习【https://baike.baidu.com/item/%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0】

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/feiqi/p/10208670.html
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