什么是机器学习(ML)
什么是机器学习(ML)
- Arthur Samuel的理解
- Tom Mitchell的理解
Arthur Samuel的理解
“the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.”
也就是说,“研究领域使计算机无需进行明确编程即可学习”。这是之前提出的非正式的定义。
Tom Mitchell的理解
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 tasks in T, as measured by P, improves with experience E.
这是一个更现代的定义,也就是说,如果某计算机程序在T任务上的性能(由P来衡量)随着经验E的提高而提高,那么据说计算机程序可以从经验E中学习一些任务T和性能指标P。
以玩跳棋为例子:
E =玩过许多跳棋游戏的经验,
T =扮演跳棋的任务,
P =程序将赢得下一场比赛的概率。
(大家可以将例子代入理解,通俗地说就是,计算机根据已有的经验像人一样进行学习,然后变强)
通常,可以将任何机器学习问题分配给以下两种广泛的分类之一:监督学习和无监督学习(Supervised learning and Unsupervised learning)。
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