暑期机器学习小组读书报告----机器学习概述
1.什么是机器学习
人类自身的活动大多是基于经验做出的判断。我们通过积累经验,通过对经验的利用,对新情况做出有效的决策。那么计算机能帮忙吗?机器学习正是这样一门学科,它致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。
在计算机系统中,“经验”以数据的形式存在,机器学习即是研究在数据的基础上产生“模型”(model)的算法,也即“学习算法”(learning algorithm)。学习算法基于数据产生模型,在面对新的数据时,模型会做出相应的判断。
2.机器学习的任务是什么
当今世界,数据越来越多也越来越重要,数据的收集、存储、处理、应用问题也需要我们深入的研究。机器学习的任务即是对数据进行处理:包括但不限于分类、回归预测、聚类、决策。
数据分为离散的和连续的,有标记(label)/特征(feature)的和无标记/特征的。
分类分为二分类和多分类,回归分为线性回归和非线性回归,机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习。
3.机器学习的发展历程
二十世纪五十年代:初期已有机器学习相关研究,中后期,基于神经网络的“连接主义”(connectionism)学习开始出现。
二十世纪六七十年代:基于逻辑表示的“符号主义”(symbolism)学习技术蓬勃发展。以决策理论为基础的学习技术以及强化学习技术等也得到发展。
二十世纪五十年代到七十年代初:人工智能研究处于推理期,那时人们认为只要赋予机器逻辑推理的能力,机器就能具有智能。
代表性工作:逻辑理论家程序(logic theorist)、通用问题求解程序(general problem solving)。
二十世纪七十年代中期:人工智能研究进入了知识期,人们逐渐意识到要使机器具有智能,就必须设法使机器具有知识。这一时期出现了大量的专家系统。
二十世纪八十年代:是机器学习成为一个独立的学科领域、各种机器学习技术百花初绽的时期。机器学习被视为“解决知识工程瓶颈问题的关键”而走上人工智能主舞台。
二十世纪九十年代中期:“统计学习”(statistical learning)闪亮登场并迅速占据主流舞台,代表性技术是支持向量机(support vector machine,简称SVM)以及更一般的核方法(kernel methods)。
二十一世纪初:连接主义学习卷土重来,掀起了以“深度学习”为名的热潮。
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