摘要:定义:计算机能够在不经过明确编程的情况下进行学习的研究领域。你给算法的学习机会越多,它的表现会越好。机器学习的算法主要有两种主要类型:监督学习和无监督学习;
定义:计算机能够在不经过明确编程的情况下进行学习的研究领域。你给算法的学习机会越多,它的表现会越好。机器学习的算法主要有两种主要类型:监督学习和无监督学习;
许多现实世界应用中使用最多的机器学习,其进步和创新速度最快,也是最常用的学习算法,是指学习x->y或输入到输出映射的方法。关键特征是你给学习算法示例供你学习,这包括正确的答案,是给定输入x的正确标签y,通过看到正确的输入x对和所输出的标签y,学习算法最终学会了在没有输出标签的情况下单独获得输入,并对输出做出相当准确的预测或猜测。
在所有的这些应用程序中,你将首先使用输入x和正确答案即标签y训练模型,在模型从这些输入、输出或x和y对中学习之后,它们就可以获取一个全新的输入x,这是它以前从未见过的然后尝试相应的输出y。
input(x)output(Y)ApplicationemailSpam?(0/1)Spam fitleingaudiotext transcriptsspeech recognitionad,user infoclick(0/1)?Online advertingEnglishSpanishMachine translationimage,radar infoPosition of other carsself-driving carImage of phonedefect?(0/1)Visual inspection监督学习
不依赖带有标签的数据,而处理未标识的数据,自行发现数据中的结构和模式。Data only comes with inputs x,but not output lables y,Algorithm has to find structure in the data.
无监督学习
监督与无监督对比
通过上面对「机器学习(Machine Learning)」的基本原理有个大致的了解
来源:自由的凝视
免责声明:本站系转载,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题,请在30日内与本站联系,我们将在第一时间删除内容!