运算速度 能够同时处理大量数据,可以在超短时间内极速学习,是机器学习 的重要优势,如果机器学习的判断速度不能接近/超越人类,那计 算机判断的优越性就几乎不存在了。 模型效果与运算速度往往是此消彼长的,在模型效果不错的情况下 保障运算速度较快,是机器学习中重要的一环。 可解释性 机器学习是一门技术,是一门...
机器学习(machine learning)是从数据中提取知识。它是统计学、人工智能和计算机科学交叉的研究领域,也被称为预测分析(predictive analytics)或统计学习(statistical learning)。近年来,机器学习方法已经应用到日常生活的方方面面。从自动推荐看什么电影、点什么食物、买什么商品,到个性化的在线电台和从照片中识别好友,许多现...
我们知道,机器学习的特点就是:以计算机为工具和平台,以数据为研究对象,以学习方法为中心;是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。 二、线性代数 2-1、标量 一个标量就是一个单独的数,一般用小写的的变...
机器学习理论的核心目标就是发现定义明确、清晰的规则,防止程序得出无意义或无用的结论。 1.2 什么时候需要机器学习 当编程任务过于复杂时,人类对自身如何完成任务的内省机制还不够精细,机器学习能够帮助人“从经验中学习”,从而达到较为满意的结果;当出现超出人类能力的任务,例如庞大天文、医疗数据,人类...
机器学习可简单理解为利用统计模型或算法拟合样本数据并进行预测,其模型算法根据学习任务可以分为分类、回归和聚类。分类方法是对离散型随机变量建模或预测的监督学习方法。分类是按照某种标准给对象贴标签,再根据标签来区分归类。而所谓的学习,其本质就是找到特征与标签间的关系(mapping 即映射)。换句话说,分类预测模型...
1.4 机器学习基本概念1 机器学习流程概述训练样本 模型的参数和结构 线性模型 非线性模型 样本量与模型参数量 目标函数 机器学习算法为什么要设计目标函数?是因为参数可能没有准确的解。要通过最大化或最小化目标函数得到参数的近似解 对于over-determined的情况,需要额外添加一个标准,通过优化该标准来确定一个近似解...
机器学习原理(1) 随着人们对机器学习在很多关键领域的应用如数据挖掘、自然语言处理、图像识别和专家系统等方面所扮演的重要角色的认识越来越深入,机器学习变得如火如荼。机器学习能够在所有这些和更多的领域提供潜在的解决方案,并且将成为我们未来文明的支柱。
二 机器学习三要素:数据、模型、算法 算法通过在数据上进行运算产生模型 特征工程: 1.确定用哪些特征来表示数据; 2.确定用什么方式表达这些特征。 模型是机器学习的结果,这个学习过程,称为训练(Train)一个已经训练好的模型,可以被理解成一个函数: y=f(x)。
在这里“朝霞”和“有雨”,“晚霞”和“无雨”之间存在的关系是人们通过无数次的生活见闻总结出来的,也就是说,是人们学习得来的。 “朝霞不出门,晚霞行千里”的原理:先先说说霞的形成。霞是由于日出和日落前后,阳光通过厚厚的大气层,被大量的空气分子散射的结果。当空中的尘埃、水汽等杂质愈多时,其色彩愈显著...