机器学习

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2017年8月10日 (四) 12:49Zhenchen讨论 | 贡献的版本

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机器学习定义

机器学习(Machine Learning),是指机器从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。

机器学习的一个简洁的定义:对于某类任务T和性能度量P,一个计算机程序被认为可以从经验E中学习是指通过经验E改进后,它在任务T上由性能度量P衡量的性能有所提升。

机器学习分为监督学习和非监督学习,还有强化学习和推荐算法等。

机器学习的主要任务是预测与分类。

预测

  • 线性预测:

线性回归模型

分类

二元分类的逻辑斯提回归模型

多元分类的逻辑斯提回归模型

工具

Python

scikit-learn (Source Code)


阅读材料

  1. Jordan, M. I., and T. M. Mitchell. "Machine learning: Trends, perspectives, and prospects." Science 349, no. 6245 (2015): 255-260. Machine_Learning_Science_2015