(MachineLearning)报告建议内容基本概念以及数学定义基本性质及其物理意义具体算法应用(详细举例讲解)该算法与其他类似算法的分析比较可能的发展方向附参考文献*《机器学习》,(汤姆·米切尔)著,曾华军,张银华等译,机械工业出版社,2003年。参考书其它参考书《机器学习及其应用》,周志华,王钰主编,清华大学出版社,2009。《神经网络与机器学习》,SimonHaykin著,机械工业出版社,2010。《机器学习导论》,EthemAlpaydin著,机械工业出版社,2009。《MachineLearning——AProbabilisticPerspective》,2012第1章引言什么是机器学习【经典定义】:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能,系统自我改进的过程。或:计算机利用经验改善系统自身性能的行为。——米切尔随着该领域的发展,主要做智能数据分析。学习与智能学习现象语言、文字的认知识别图像、场景、自然物体的认知识别规则(eg下雨天要带雨伞)复杂的推理、判断能力(智能)好人与坏人?好猫与坏猫?数据知识认知推理决策识别学习什么是机器学习?使得计算机具备和人类一样的学习能力决策推理认知识别……等智能给定数据(样本、实例)和一定的学习规则,从数据中获取知识的能力机器学习与人工智能自然智慧的伟大与奥妙举例:婴儿的认知能力(声音、人脸、汽车…)重要的二个特点:容错性,推广能力(举一反三)机器智能:希望用机器实现部分智能基于数据的机器学习问题(引自清华张学工教授)根据已知样本估计数据之间的依赖关系,从而对未知或无法测量的数据进行预测和判断关键:推广能力什么是机器学习中科院王珏研究员给出的定义:令W是给定世界的有限或无限所有观测对象的集合,由于我们的观测能力有限,我们只能获得这个世界的一个子集,称为样本集。机器学习就是根据这个样本集,推算这个世界W的模型,使它对这个世界(尽可能地)为真。三个重要的理论问题:一致:W与Q有相同的性质。:设样本定义于d维空间,要寻找在这个空间上的决策分界面泛化(推广能力):对未知样本的判断能力What’sistheLearningProblem?Learning=ImprovingwithexperienceatsometaskImproveovertaskTWithrespecttoperformancemeasurementPBasedonexperienceEExample:中国象棋任务T:下中国象棋性能目标P:比赛中击败对手(的百分比)训练经验E:和自己进行对弈,或者看棋谱Ref:《机器学习》(曾华军等译)
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