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逻辑推理(推理期)、知识工程(知识期)(人总结知识交给计算机)、机器自己学习知识(学习期) 机器学习分类:机械学习(死记硬背)、示教学习(从指令中学习)、类比学习(通过观察和发现学习)、归纳学习(从样例中学习) 样例学习的演进:(主流一)符号主义学习(能产生明确的概念)(决策树(信息论、信息熵、模拟人类对概念进行判...
对于一个学习算法A,若它在某些问题上比学习算法B好,则必然存在另外一些问题,使得B比A好。“没有免费的午餐(No Free Lunch Theorem)”定理,即对所有可能的真实目标函数 f 按均匀分布对误差 E 求和,总误差相等,与学习算法无关。它意味着脱离具体问题,空泛地谈论“什么学习算法更好”毫无意义。学习算法自身的归纳...
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周志华-机器学习 第一章绪论 在决定读周大牛的这本书前,也在找市面上关于机器学习方面的书籍,最后决定这本周的机器学习,读过的人都将它称为西瓜书(结合西瓜的属性特征来做这本书的案例),虽然说是人工智能机器学习方向的启蒙书籍,其目标读者人群我并不觉得是针对于非数学相关学科的人去读,里面结合着高等数学,概率...
机器学习(Machine Learning, ML)是一种让计算机从数据中学习模式和规律的技术。它让计算机能够自动地提高其任务性能,而无需显式地进行编程。随着数据量的不断增加,机器学习在各个领域的应用愈发广泛,如自然语言处理、图像识别、推荐系统等。 在本篇文章中,我们将通过一个简单的线性回归模型来演示机器学习的基本原理,...
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