随着互联网数据不断累积,硬件不断升级迭代,在这个信息爆炸的时代,机器学习已被应用在各行各业中,可谓无处不在。
一些常见的机器学习的应用,例如:
使用到机器学习的一些案例:
Arthur Samuel (1959). Machine Learning:
Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
这个定义有点不正式但提出的时间最早,来自于一个懂得计算机编程的下棋菜鸟。他编写了一个程序,但没有显式地编程每一步该怎么走,而是让计算机自己和自己对弈,并不断地计算布局的好坏,来判断什么情况下获胜的概率高,从而积累经验,好似学习,最后,这个计算机程序成为了一个比他自己还厉害的棋手。
Tom Mitchell (1998) Well-posed Learning Problem:
A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.
Tom Mitchell 的定义更为现代和正式。在过滤垃圾邮件这个例子中,电子邮件系统会根据用户对电子邮件的标记(是/不是垃圾邮件)不断学习,从而提升过滤垃圾邮件的准确率,定义中的三个字母分别代表:
机器学习算法
主要有两种机器学习的算法分类
两者的区别为是否需要人工参与数据结果的标注。这两部分的内容占比很大,并且很重要,掌握好了可以在以后的应用中节省大把大把的时间~
还有一些算法也属于机器学习领域,诸如:
监督学习,即为教计算机如何去完成预测任务(有反馈),预先给一定数据量的输入和对应的结果即训练集,建模拟合,最后让计算机预测未知数据的结果。