【ML】机器学习介绍

笔者邀请您,先思考:

1 您如何理解机器学习?

在我们理解机器学习之前,让我们先来谈谈为什么需要机器学习,以及我们为什么要关心它?

如果我让你写一个两个数字相加的程序,你可能会写它,但是如果我让你用同一个程序做乘法呢?

它还可以工作吗? 绝对不能够了。那个程序只做加法。

另一个例子是如果我告诉你为下面的块写逻辑,你会写多少程序?

你需要为每个块写一个单独的程序/逻辑,如果我只有一个程序可以解决所有3个块,不是很酷吗?是的

这就是机器学习的用武之地,不需要用硬编码的规则编写程序,让系统理解逻辑并产生期望的结果

因此证明。

现在让我们谈谈怎么样??

下面的图片解释清楚

因此,我们给出的不是程序/逻辑,而是输出

例如,两个数字相加,对于传统的编程,我们给出数据和逻辑,a=2, b=3,然后我们得到答案5。

对于机器学习我们给出a=2 b=3输出= 5所以系统理解它,为什么2,3等于5 ?

加法任务的数据如下。

最后我们问,5,6的结果是什么 我们得到的输出是11(实际上可能是10。989或11。01等等。取决于我们提供的数据)。

"数据越多,结果越好"

那么什么是机器学习呢?

机器学习就是从数据(实例)中学习,建立逻辑并预测给定输入的输出。

汤姆·米切尔(著名的计算机科学家)的定义是这样的

“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at the tasks improves with the experiences”

我们可以把它分成两部分

  • 1.从过去的经验中学习
  • 2.提高智能程序的性能

这就是本期文章的全部内容,希望你有所了解。 在下一篇文章中,我想谈谈不同类型的机器学习(什么,如何,为什么) 再见!

作者:Madhu Sanjeevi ( Mady ) 原文链接: https://medium.com/deep-math-machine-learning-ai/introduction-of-machine-learning-why-how-what-84c881c70763

本文分享自微信公众号 - 数据科学与人工智能(DS_AI_shujuren)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-12-10

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏ATYUN订阅号

西班牙警方使用AI识别虚假的犯罪索赔,准确率超过80%

西班牙各地的执法机构目前采用了一种AI系统,能够发现虚假犯罪和盗窃索赔。来自卡迪夫大学和马德里查理三世大学的研究人员开发了名为VeriPol的AI系统,该系统使...

10320
来自专栏marsggbo

贝叶斯优化(Bayesian Optimization)深入理解

我们都知道神经网络训练是由许多超参数决定的,例如网络深度,学习率,卷积核大小等等。所以为了找到一个最好的超参数组合,最直观的的想法就是Grid Search,其...

54540
来自专栏ATYUN订阅号

2018年10月机器学习Github开源项目TOP 10

在过去的一个月里,我们(Mybridge)将近250个机器学习开源项目排名,选出前10位。

21240
来自专栏人工智能LeadAI

超干货 | 2019秋招CV算法面经

简书地址:https://www.jianshu.com/u/0ba41518b919

29820
来自专栏CDA数据分析师

数据科学家的自我修养 | 哪些技能是必不可少的?

市场上对数据科学家的要求特别多:需要掌握机器学习、计算机科学、统计学、数学、数据可视化,深度学习等知识。要想全部掌握这些方面的知识,科学家需要学习数十种语言、框...

9220
来自专栏程序员的知识天地

被骂“没前途”,996的程序员做错了什么?

从吴军的新书,得知有一个37%幸福规则,是科学家经过大量数据分析总结而来的,大意如下:

18430
来自专栏闪电gogogo的专栏

《统计学习方法》笔记四 朴素贝叶斯法

朴素贝叶斯(navie Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;...

16210
来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员

《百面机器学习》—— 读后总结

41510
来自专栏量子位

diss范式:明星AI公司秋招被爆大规模毁约;CEO戴文渊:责任在我有错认罚

让他道歉的不是产品和代码Bug。戴文渊众所周知的身份是ACM世界冠军、前百度晋升最快T10,顶级机器学习科学家,江湖人称“戴神”。

14030
来自专栏CDA数据分析师

业界深访 | 初创公司CDO眼中的数据科学家

在大数据和机器学习的时代,有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧,也有越来越多的人想投身入数据科学领域。

12140

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券

年度创作总结 领取年终奖励