机器学习

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

学习的定义

学习经验E  完成任务T   绩效指标P

对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在完成T上以P来衡量完成的好坏,并随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E中学习

 技术分享

 

(常用)机器学习算法,主要是以下两种:

  监督学习

  非监督学习

(其他)学习算法等

  加强学习

  推荐系统

 

(概念)监督学习:

  我们根据已有的数据集,已经知道正确输出是怎么样的,即输出和输入存在映射关系。

 

无监督学习

  结果很少或者不知道结果好坏,但可以基于数据对数据进行聚类导出数据得分类结构,从中获得信息。

 

分为回归和分类问题:

  回归

    在连续输出中预测结果,也就是根据输入变量映射到某些连续函数

  分类

    尝试将输入变量映射为离散类别

(支持向量机算法:让电脑处理无限多的特征)

 

学习算法

  1.(主)线性回归算法

    在监督学习中数据集被称为训练集

    m表示训练样本数

    x表示输入变量值

    y表示输出样本值

    把训练集中的数据喂给学习算法

    得到一个函数h

    xhy

技术分享

 

        机器学习流程基本架构

对于一些机器学习算法的介绍,会在后续的博客中提到


以上是关于机器学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习:机器学习工作流程

一文读懂什么是机器学习--1. 机器学习是什么?

机器学习机器学习的经典算法

机器学习基础教程笔记---机器学习概述

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机器学习入门