機器學習 | 社區大學終身學習網
機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律,並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算 ...
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機器學習是人工智慧的一個分支。人工智慧的研究歷史有著一條從以「推理」為重點,到以「知識」為重點,再到以「學習」為重點的自然、清晰的脈絡。顯然,機器學習是實現人工智慧的一個途徑之一,即以機器學習為手段,解決人工智慧中的部分問題。機器學習在近30多年已發展為一門多領域科際整合,涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。
機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律,並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論,機器學習與推論統計學聯絡尤為密切,也被稱為統計學習理論。演算法設計方面,機器學習理論關注可以實現的,行之有效的學習演算法(要防止錯誤累積)。很多推論問題屬於非程式化決策,所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似演算法。
機器學習已廣泛應用於資料探勘、電腦視覺、自然語言處理、生物特徵辨識、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡詐騙、證券市場分析、DNA序列定序、語音和手寫辨識、遊戲和機器人等領域。
機器學習有下面幾種定義:
機器學習是一門人工智慧的科學,該領域的主要研究物件是人工智慧,特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。 機器學習是對能通過經驗自動改進的電腦演算法的研究。 機器學習是用資料或以往的經驗,以此最佳化電腦程式的效能標準。電腦科學家Tom M. Mitchell在其著作的Machine Learning一書中定義的機器學習為:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and perf...
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