1. 机器学习的定义:

机器从数据中学习出规律和模式,以应用在新数据上作出预测的任务

2.学习现象:

(1)语言文字的认知识别

(2)图像,场景,物体的认知和识别

(3)规则:下雨天要带雨伞

(4)复杂的推理,判断能力(智能)好人还是坏人,真诚还是虚伪

3.机器学习是什么

给定任务T,在性能度量方案P的前提下,随着提供优质大量的经验E,任务T的性能逐步提高

例如:中国象棋

任务T:下中国象棋

新能目标P:在比赛中击败对手的百分比

训练经验E:和自己对弈或者看棋谱

4.机器学习(ML)与人工智能(AI)

机器学习是人工智能的一个分支,一个人工智能系统可能会包含多个机器学习

5.机器学习的分类

有监督学习:包括分类预测和回归分析

无监督学习:包括聚类和关联规则(有时候没有办法进行分类,只能进行探索)

强化学习:包括Q-learnning和时间差学习

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