AI算法第一天【概述与数学初步】
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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