機器學習與數學分析

一、機器學習的定義

對於某給定的任務t，在合理的效能度量方案p的前提下，某電腦程式可以自主學習任務t的經驗e；隨著提供合適、優質、大量的經驗e，該程式對於任務t的效能逐步提高。

二、機器學習的物件

（一）任務task t，乙個或多個

（二）經驗experience e

（三）效能performance p

即：隨著任務的不斷執行，經驗的積累會帶來計算機效能的提公升。

三、機器學習的另乙個表述

機器學習是人工智慧的乙個分支。我們使用計算機設計乙個系統，使它能夠根據提供的訓練資料按照一定的方式來學習；隨著訓練次數的增加，該系統可以在效能上不斷學習個改進，通過引數優化的學習模型，能夠用於**相關問題的輸出。

四、機器學習的內涵與外延

（一）機器學習可以解決的問題（給定資料的**問題）

1、資料清洗/特徵選擇

2、確定演算法模型/引數優化

3、結果**

（二）機器學習不能解決的問題

1、大資料儲存/平行計算

2、做乙個機械人

五、機器學習的一般流程

（一）資料收集

（二）資料清洗

（三）特徵工程

（四）資料建模

六、導數

（一）導數是曲線的斜率，是曲線變化快慢的反應

（二）二階導數是斜率變化快慢的反應，表徵曲線凹凸性

1、二階導數連續的曲線，往往稱之為『光順』的

機器學習與數學分析

機器學習是人工智慧的乙個分支。我們使用計算機設計乙個系統，使他能夠提供的訓練資料按照一定的方式來學習 隨著訓練次數的增加，該系統可以在效能上不斷學習和改進 通過引數優化的學習模型，能夠用於 相關問題的輸出。1 機器學習可以解決的問題 給定資料的 問題，包括資料清洗 特徵選擇，確定演算法模型 引數優化...

機器學習與數學分析

一 機器學習基本理論 1.基本概念 機器學習是人工智慧的乙個分支。我們使用計算機設計乙個系統，使他能夠提供的訓練資料按照一定的方式來學習 隨著訓練次數的增加，該系統可以在效能上不斷學習和改進 通過引數優化的學習模型，能夠用於 相關問題的輸出。1 1 機器學習可以解決的問題 給定資料的 問題，包括資料...

機器學習（1） 機器學習與數學分析

近期因工作需要，開始學習機器學習。學習心得體會，定期更新梳理出來，首次接觸，可能有理解和解釋不到位的地方，望批評指正，也算是自我提公升。提到機器學習，樓主第一反應是各種複雜的公式，各種搞不定的矩陣計算 積分 微分 熵等，甚至還專門為此重新學習了線性代數。其實從機器學習的角度去看數學知識，基本的高等數...