機器學習介紹

機器學習的實質是找到乙個函式，當給定輸入時，期望這個函式能給出正確的輸出。

因此機器學習可大致分為三步：定義模型（函式集合），確定評判模型好壞的函式，找到最優的模型。

根據訓練集的特點和模型訓練的方式，大致可分為監督學習(supervised learning)，無監督學習(unsupervised learning) 和強化學習(reinforcement learning).

在應用中需要根據實際問題的型別和資料集的特點去選擇相應的機器學習方法和模型。

特點：訓練集是沒有標籤的，一般用於聚類分析。如給定客戶各個維度的資料，對客戶進行分類（事先不知道分為幾類和類別的特點）。

特點：可以不用訓練集，而只給出學習和獎勵的規則。往往需要模型做出一系列連續的判斷或輸出，根據最後的結果給予反饋。如在圍棋訓練中，只給出下棋和正負判斷的規則，只將最後勝負結果反饋給機器學習系統。

機器學習（介紹）

a computer program is said to learn from experienceewith respect to some class of taskstand performance measurep,if its performance at tasks int,as me...

機器學習介紹

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機器學習介紹

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