机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身。 从实践的意义上来说,机器学习是在大数据的支撑下,通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」,使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。 通过经典的垃圾邮件过滤应用,我们再来理解...
机器人的控制领域:工业机器人、机械臂、多足机器人、扫地机器人、无人机等。 2.机器学习基本名词 监督学习(Supervised Learning):训练集有标记信息,学习方式有分类和回归。 无监督学习(Unsupervised Learning):训练集没有标记信息,学习方式有聚类和降维。 强化学习(Reinforcement Learning):有延迟和稀疏的反馈标签的学习...
深度学习(Deep learning)是机器学习的子集,灵感来自人脑,由人工神经网络(ANN)组成,它模仿人脑中存在的相似结构。在深度学习中,学习是通过相互关联的「神经元」的一个深层的、多层的「网络」来进行的。「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。大概在2012年以后爆炸式...
为什么要有Batch Size这个超参数,在传统的梯度下降算法中,每次迭代都是整个训练数据进行计算,所以不需要Batch Size,但是深度学习算法中,由于数据量太大,为了找到全局最优解,通常不会使用传统梯度下降算法,而是通过mini-batch梯度下降算法,每次迭代中计算一部分数据,这样可以减少计算量,加快收敛速度; Batch Size需要怎么设...
机器学习(Machine learning)是人工智能的子集,是实现人工智能的一种途径,但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。大概在上世纪80年代开始蓬勃发展,诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型两大类。 1. 有监督学习 有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据,学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。Y = f (X),训练数据通常是(n×x,y)的形式,其中n代表训练样本的大小,x和y...
著名的强化学习算法包括Q学习、深度强化学习等。 机器学习的基础算法 在实际应用中,机器学习涉及多种算法和技术,其中一些基础的算法包括: 线性回归:用于建立输入特征与输出之间线性关系的模型。 逻辑回归:主要用于二分类问题,根据特征值估计对应的类别。 决策树:通过树形结构对数据进行分类或预测。 支持向量机:寻找一个...
同时,与其他技术的融合,如物联网、大数据等,也将为机器学习带来新的机遇和发展。 总之,机器学习是一个充满活力和潜力的领域,不断地推动着科技的进步和社会的发展。希望通过对这些基础知识点的了解,能够为您打开机器学习的大门,让您在这个领域中走得更远。
监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。 更多监督学习的算法模型总结,可以查看ShowMeAI的文章 AI知识技能速查 | 机器学习-监...