什么是机器学习

机器学习的种类

监督学习：有输入（各种信息）、有确定答案（标签）的学习过程。
1. 预测数值型数据的回归
2. 预测分类标签的分类
3. 预测顺序的排序
  …
无监督学习：有输入、没有明确的答案，要求计算机自动收集信息，从而获取有用信息。
1. 聚类
2. 异常检测
  …
强化学习：类似监督学习，通过自己评估结果实行奖惩形式的学习。
1. 回归
2. 分类
3. 聚类
4. 降维
  …
  …

机器学习任务的例子

回归：把实函数在样本点附近加以近似的有监督的函数近似问题。（对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模、求解的一种统计方法）
分类：对于指定的模式进行识别的有监督的模式识别问题。
异常检测：对于正常数据和异常数据一般是未知的，一般采用密度估计的方法把离密度中心较远的数据当成异常数据。
聚类：具有相同特征的为同一个簇，无监督形式的分类。
降维：从高维度数据中提取关键信息，将其转换为易于计算的低纬度问题进而求解的方法。根据数据种类的不同分为有监督和无监督
…

机器学习的方法

argmax:取得最大值时的参数

联合概率(生产概率)：p(x,y)
后检验概率：p(y|x)=p(x,y)/p(x)

产生式分类：通过预测数据生产概率p(x,y)来进行模式识别的分类方法，称为生成的分类。
判别式分类：
频率派
贝叶斯派

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