机器学习基础知识:

  (一)、什么是机器学习?

  对于某给定的任务T, 在合理的性能调度方案P的前提下, 某计算机程序可以自主学习任务T的经验E, 随着提供合适、优质、大量的经验E, 该程序任务T的性能逐步提高

  这里最重要的是机器学习的对象:

  (1)任务Task, T, 一个或多个

  (2)经验Experience, E

  (3)性能Performance, P

  通俗的理解:

    机器学习是人工智能的一个分支, 我们使用计算机设计一个系统, 使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习;

    随着训练的次数的增加, 该系统可以在性能上不断学习和改进;通过参数优化的学习模型, 能够用于预测相关问题的输出。

  思考:

    如何设计无人驾驶机动车?

  (二)、机器学习可以解决什么?

    给定数据的预测问题

      1. 数据清洗/特征选择

      2. 确定算法模型/参数优化

      3. 结果预测

    不能解决什么?

      大数据存储/并行计算  ---》大数据可以帮助机器学习,更好的训练模型

      做一个机器人

  

  (三)、模型怎么建立, 目标函数怎么得到的,如何让模型更好的学下去呢,调参该怎么做呢?

    思考...

    模型的目的:为了使用模型

    

  (四)、涉及知识

参数T度下降,用的就是求导

(五)、名词解释

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