机器学习简介

在直接进入机器学习的范围之前,让我们从单词的含义开始。这可能看起来很明显,但最好一开始就从其含义入手。

  • 机器是包含一个或多个能够转换能量的零件的工具。机器通常采用化学,热学或电气方式,通常是机动化的。
  • 学习是根据经验改善行为的能力。

什么是机器学习?

根据Tom Mitchell的定义, 机器学习是:

“一个计算机程序即它从经验E中学习某些类别的任务T和性能度量P,如果其在T中的任务上的表现由P测量,则它随经验E而改善.”

在这个定义中:

  • 任务 T 就是机器所要寻求改进的. 它可以是预测、分类、聚类等.
  • 经验 E 可以用于训练数据或都输入机器所要尝试学习的数据.
  • 性能 P 可以是一些因素,如机器以前不知道的精度或新技能的改进。

机器学习本身包含两个主要组成部分:学习者推理者.

  • 学习者学习一些新技能的输入/经验
  • 背景知识也可以给学习者更好的学习。
  • 输入背景的帮助下,知识学习者生成模型。
  • 该模型包含有关从输入和经验中学到的内容的信息
  • 现在,问题/任务(即预测,分类)被给予推理者。
  • 训练有素的模型的帮助下,推理者尝试生成解决方案。
  • 通过添加额外的输入/体验可以改善解决方案/答案。 所以循环继续。

机器学习如何与标准程序不同

在机器学习中,您为计算机提供以下功能:

输入(经验)

输出(对应输入的输出)

并将模型/程序作为输出。在这个程序的帮助下,你可以执行一些任务。 另一方面,在标准程序中,您为计算机提供以下功能:

输入

程序(如何处理输入)

之后,你会得到输出。

下图可帮助你理解:

原文发布于微信公众号 - IT技术精选文摘(ITHK01)

原文发表时间:2017-08-16

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