机器学习是实现人工智能应用的主要方法,它广泛的应用于机器视觉、语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域。 机器视觉(CV):主要用计算机来模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。例如图像识别。 语音识别:理解人说话的声音信号,将它转化成文字。例如语音转文字。
机器学习由于具有自动建模、数据驱动的特点,可以应用于许多传统数据处理或人工经验累积困难的领域: 计算机视觉:图像分类、目标检测、图像分割等自然语言处理:语音识别、机器翻译、文本挖掘等推荐系统:个性化推荐、网页排名等金融风控:信用评分、欺诈检测等医疗健康:疾病诊断、药物分析等...1.4 机器学习与人工智能、数据挖掘...
机器学习起源于上世纪50年代,1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序,这个程序具有学习的能力,它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念,它是一个结合了多个学科,如概率论、优化理论、统计等,最终在计算机上实现自我获取新知识,学习改善自己的这样一个研究领域。机器学习是人工智能的一...
Langley(1996):机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。 Tom Michell(1997):机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。 经验学习:针对经验E (experience) 和一系列的任务 T (tasks) 和一定表现的衡量 P,如果随之经验E的积累,针对定义好...
笔记-机器学习-1 1. 什么是机器学习 机器学习是一类算法的总称,这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律,并用于预测或者分类,更具体的说,机器学习可以看作是寻找一个函数,输入是样本数据,输出是期望的结果,只是这个函数过于复杂,以至于不太方便形式化表达。需要注意的是,机器学习的目标是使学到的函数很好...
1、什么是机器学习（Machine Learning）？人工智能和计算机游戏领域的先驱Arthur Samuel创造了“机器学习”一词。他将机器学习定义为“一个让计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习的研究领域”。以一种非常外行的方式，机器学习（ML）可以解释为基于计算机的经验自动化和改进计算机的学习过程，而无需实际编程，即无...
这个方法从它的利用层面来看,又称为经验法。在经验法的思考过程中,我事实上利用了以往所有相约的数据。因此也可以称之为依据 数据 做的判断。依据数据所做的判断跟机器学习的思想根本上是一致的。 刚才的思考过程我只考虑“频次”这种属性。在真实的机器学习中,这可能都不算是一个应用。一般的机器学习模型至少考虑...
机器学习是实现人工智能的一种手段。 1.1 什么是人工智能 人工智能:人工智能(Aritificial Intelligence, AI)是一门融合了计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科,它研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。
机器学习算法类别简介 1.监督学习（supervised learning）监督学习必须确定目标变量的值，以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。 (包括：分类和回归)对于输出值是离散的（有限个数），称之...
机器学习通常分为无监督学习,监督学习和强化学习三类。 第一类是无监督学习(unsupervised learning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类,异常值检测,密度估计,关联分析等。 第二类是监督学习(supervised learning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。