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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
為了建立供將來(lái)使用的符號(hào),我們將使用x(i)來(lái)表示“輸入”變量(本例中也稱(chēng)為輸入特征),以及y(i)來(lái)表示“輸出”或我們正試圖預(yù)測(cè)(價(jià)格)的目標(biāo)變量。我們稱(chēng)之為訓(xùn)練示例,我們將用來(lái)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集-m個(gè)訓(xùn)練示例的列表{(x(i),y(i));i=1,。..。,M}-被稱(chēng)為訓(xùn)練集。注意,符號(hào)中的上標(biāo)“(i)”只是訓(xùn)練集中的一個(gè)索引,與十六進(jìn)制無(wú)關(guān)。我們還將使用X表示輸入值的空間,Y表示輸出值的空間。在這個(gè)例子中,x= y= r。
為了更正式地描述監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題,我們的目標(biāo)是,給定一個(gè)訓(xùn)練集,學(xué)習(xí)函數(shù)h:X 7_Y,使得h(x)是對(duì)應(yīng)于y值的“好”預(yù)測(cè)器。從圖畫(huà)上看,這個(gè)過(guò)程就是這樣的:
當(dāng)我們?cè)噲D預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量是連續(xù)的,比如在我們的住房例子中,我們把學(xué)習(xí)問(wèn)題稱(chēng)為回歸問(wèn)題。當(dāng)y只能呈現(xiàn)少量的離散值時(shí)(比如asif,給定居住面積,我們想預(yù)測(cè)一個(gè)住宅是房子還是公寓),我們稱(chēng)之為分類(lèi)問(wèn)題。
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