【人工智能】机器学习概述(二)
目录
一、机器学习概述:
1.机器学习定义:
2.机器学习分类:
3.机器学习流程:
二、没有免费午餐定理(No Free Lunch Theorem):
一、机器学习概述:
【人工智能】机器学习概述_爱吃糖的范同学的博客-CSDN博客_人工智能 机器学习目录一、人工智能领域概述:1.机器学习概述:2.机器学习问题:3.机器学习种类:4.基于实例的学习和基于模型的学习:二、机器学习的一般过程:数据处理:机器学习:业务运维:三、:机器学习的典型应用:四、机器学习的基本问题:一、人工智能领域概述:1.机器学习概述:机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。一个计算机程序在完成任务T之后,获取经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也就是以衡量的P,随着E增加而增加,那么这样计算机https://blog.csdn.net/weixin_52058417/article/details/121092733
1.机器学习定义:
Machin Learning(机器学习)
- 显著式编程:计算机完成既定的任务
- 非显著式编程:让计算机自己总结规律的编程方法
机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。
2.机器学习分类:
- 监督学习(Traditional Supervised Learning):
每一个训练的数据都有标签,用已知输出评估模型的性能。
分类(Classification):标签是离散型数据;回归(Regression):标签是连续型数据
支持向量机(Support Vector Machin);人工神经网络(Neural Networks);深度神经网络(Deep Neural Network)
- 无监督学习(Unsupervised Learning):
每一个训练数据都没有标签,在没有已知输出的情况下,仅仅根据输入信息的相关性,进行类别的划分。
- 半监督学习(Semi-supervised Learning):
先通过无监督学习划分类别,再根据人工标记通过有监督学习预测输出。
- 强化学习(Reinforcement Learning):
计算机通过与环境的互动逐渐强化自己的行为模式。
通过对不同决策结果的奖励和惩罚,使机器学习系统在经过足够长时间的训练以后,越来越倾向于给出接近期望结果的输出。
- 批量学习:
将学习的过程和应用的过程截然分开,用全部的训练数据训练模型,然后再将应用场景中实现预测,当预测结果不够理想时,重新回到学习过程,如此循环。
- 增量学习:
将学习的过程和应用的过程统一起来,在应用的同时以增量的方式,不断学习新的内容,边训练边预测。
3.机器学习流程:
- 特征提取(Feature Extraction):通过训练样本获取得到对机器学习任务有帮助的多维度数据。
- 特征选择(Feature Selection)
- 特征空间(Feature Space)
二、没有免费午餐定理(No Free Lunch Theorem):
任何一个预测函数,如果在一些训练样本上表现好,那么必然在另一些训练样本上表现不好,如果不对数据在特征空间的先验分布有一定假设,那么表现好与表现不好的情况一样多。
如果不对特征空间的先验分布有假设,那么所有的算法表现都是一样的!
在设计机器学习算法时假设:在特征空间上距离接近的样本,他们属于同一个类别的概率会更高!
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