機器學習學術(shù)報告-展示頁
2025-01-24 18:05本頁面
【正文】 可以 從 經(jīng)驗 E 中學習 是 指 ，通過 經(jīng)驗 E 改進 后，它在 任務(wù) T 上由性能度量 P 衡量的 性 能 有所提升 。從科學和哲學的角度來看，機器學習受到關(guān)注是 因為提高我們對機器學習的認識需要提高我們對智能背后原理 學習算法的理解。 常見 的應(yīng)用場景包括動態(tài)系統(tǒng)以及機器人控制等。 應(yīng)用 場景 包括 分類和回歸，算法包括一些對常用監(jiān)督式學習算法的延伸，這些算法首先 試圖對 未標識數(shù)據(jù)進行建模，在此基礎(chǔ)上再對標識的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。因此，一個聚類算法通常只需要知道如何計算相似度就可以開始工作了。 典型 的例子就是 聚類。其特點是僅對此種網(wǎng)絡(luò)提供輸入范例，而它會自動從這些范例中找出其潛在類別規(guī)則。常見算法有邏輯 回歸 （ Logistic Regression） 和反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ Back Propagation Neural Network） 1 無監(jiān)督學習 無 監(jiān)督式 學習的目的 是去對原始資料進行分類，以便了解資料內(nèi)部 結(jié)構(gòu)（概率密度等）。 在 建立預(yù)測模型 的時候，監(jiān)督式學習建立一個學習過程，將預(yù)測結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)” 的實際 結(jié)果進行比較，不斷的調(diào)整預(yù)測模型，直到模型的預(yù)測結(jié)果達到一個預(yù)期 的準確率。 無 監(jiān)督學習 Semisupervised learning 有監(jiān)督學習 Supervised learning 我們稱之為 從數(shù)據(jù)中學習。 機器學習 定義 “ 對于某類任務(wù) T和性能度量 P，如果一個計算機程序在 T上以 P 衡量 的性能隨著經(jīng)驗 E而自我完善，那么我們稱這個 計算機程序 在 從經(jīng)驗 E學習。 通過電腦閱讀手寫的字母或者數(shù)字 此處有視頻 1 機器學習 必要性 機器學習是從早期人工智能的研究中興起的，在過去的 1520年間，它被認為是正在發(fā)展的計算機的新能力，事實上，有很多程序人工是無法直接編寫出來的如： 他 編寫 程序 讓電腦自己和自己下了 成千上萬 局國際象棋。機器學習 方法與 應(yīng)用 xxx教授 南京郵電大學 機器學習 相關(guān)研究領(lǐng)域 機器學習 ?機器學習方法概述 ?幾種機器學習應(yīng)用 機器學習 緣起 機器學習 一詞是上世紀 50年代由美國電腦游戲和 人工智能先驅(qū) — 亞瑟 . 薩繆爾在 IBM工作時提出的 。 亞瑟 . 薩繆爾聲名鵲起是因為他開發(fā)的國際象棋程序。通過觀察下在 什 么 位置更可能獲勝，下在什么位置更可能輸?shù)簦S著局數(shù)的 增加， 下棋 程序逐漸學習并最終超越了薩繆爾 —— 這在當時是一個 了不起 的 結(jié)果。 自動駕駛汽車 編寫程序讓直升機飛行或倒立飛行 然而通過讓便編寫一個學習型算法，讓計算機自己學習，可以很好解決這些問題，如手寫識別等。 ” 《 Machine Learning》 “ 許多領(lǐng)域都產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù) ,統(tǒng)計學家的工作就是讓所有 這 些數(shù)據(jù) 變得意義 :提取重要的模式和趨勢 ,理解“數(shù)據(jù)在說什么” 。 ” 《 統(tǒng)計學習基礎(chǔ) 》 1 學習方式分類 半監(jiān)督學習 Unsupervised learning 強化學習 Reinforcement learning 1 有 監(jiān)督學習 輸入數(shù)據(jù) 被稱為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個明確的標識或結(jié)果。 監(jiān)督 式學習的常見應(yīng)用場景如分類問題和回歸問題。其在 學習時并不知道其分類結(jié)果是否正確，亦即沒有受到監(jiān)督式增強 (告訴它何種學習是正確的 )。當學習完畢并經(jīng)測試后，也可以將之應(yīng)用到新的案例上。 聚類的目的在于把相似的東西聚在一起，而我們并不關(guān)心這一類是什么。 1 半監(jiān)督學習 輸入數(shù)據(jù) 部分被標識，部分沒有被標識，這種學習模型可以用來進行預(yù)測， 但是模型 首先需要學習數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)以便合理的組織數(shù)據(jù)來進行預(yù)測 。如圖論推理 算法（ Graph Inference） 或者拉普拉斯支持向量機 （ Laplacian SVM.） 1 強化 學習 輸入數(shù)據(jù) 作為對模型的反饋，不像監(jiān)督模型那樣，輸入數(shù)據(jù)僅僅是作為一個 檢查模型 對錯的方式，在強化學習下，輸入數(shù)據(jù)直接反饋到模型，模型必須對此 立刻作出 調(diào)整 。常見算法 包括 （ Q learning） 以及 時間差學習 （ Temporal difference learning） — — 學習型算法 機器學習可以讓我們解決一些人為設(shè)計和使用確定性程序很 難解決的問題。 機器學習 算法是一種能夠從數(shù)據(jù)中學習的算法。 下面來分別介紹一下這些名詞。學習是我們 所謂 的獲
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