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機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(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)雜度理論等多門學(xué)科。

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機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介

  機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(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)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(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。

機(jī)器學(xué)習(xí)百科

  機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(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)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(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。

  基本結(jié)構(gòu)

  表示學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息,學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識(shí)庫(kù),以增進(jìn)系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能,執(zhí)行部分根據(jù)知識(shí)庫(kù)完成任務(wù),同時(shí)把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。在具體的應(yīng)用中,環(huán)境,知識(shí)庫(kù)和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容,學(xué)習(xí)部分所需要解決的問(wèn)題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對(duì)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的影響。

  影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息?;蛘吒唧w地說(shuō)是信息的質(zhì)量。知識(shí)庫(kù)里存放的是指導(dǎo)執(zhí)行部分動(dòng)作的一般原則,但環(huán)境向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質(zhì)量比較高,與一般原則的差別比較小,則學(xué)習(xí)部分比較容易處理。如果向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的是雜亂無(wú)章的指導(dǎo)執(zhí)行具體動(dòng)作的具體信息,則學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要在獲得足夠數(shù)據(jù)之后,刪除不必要的細(xì)節(jié),進(jìn)行總結(jié)推廣,形成指導(dǎo)動(dòng)作的一般原則,放入知識(shí)庫(kù),這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重,設(shè)計(jì)起來(lái)也較為困難。

  因?yàn)閷W(xué)習(xí)系統(tǒng)獲得的信息往往是不完全的,所以學(xué)習(xí)系統(tǒng)所進(jìn)行的推理并不完全是可靠的,它總結(jié)出來(lái)的規(guī)則可能正確,也可能不正確。這要通過(guò)執(zhí)行效果加以檢驗(yàn)。正確的規(guī)則能使系統(tǒng)的效能提高,應(yīng)予保留;不正確的規(guī)則應(yīng)予修改或從數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除。

  知識(shí)庫(kù)是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個(gè)因素。知識(shí)的表示有多種形式,比如特征向量、一階邏輯語(yǔ)句、產(chǎn)生式規(guī)則、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架等等。這些表示方式各有其特點(diǎn),在選擇表示方式時(shí)要兼顧以下4個(gè)方面:

 ?。?)表達(dá)能力強(qiáng)。

 ?。?)易于推理。

 ?。?)容易修改知識(shí)庫(kù)。

 ?。?)知識(shí)表示易于擴(kuò)展。

  對(duì)于知識(shí)庫(kù)最后需要說(shuō)明的一個(gè)問(wèn)題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒(méi)有任何知識(shí)的情況下憑空獲取知識(shí),每一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識(shí)理解環(huán)境提供的信息,分析比較,做出假設(shè),檢驗(yàn)并修改這些假設(shè)。因此,更確切地說(shuō),學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對(duì)現(xiàn)有知識(shí)的擴(kuò)展和改進(jìn)。

  執(zhí)行部分是整個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心,因?yàn)閳?zhí)行部分的動(dòng)作就是學(xué)習(xí)部分力求改進(jìn)的動(dòng)作。同執(zhí)行部分有關(guān)的問(wèn)題有3個(gè):復(fù)雜性、反饋和透明性。

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    聲紋識(shí)別
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    聲紋識(shí)別,生物識(shí)別技術(shù)的一種,也稱為說(shuō)話人識(shí)別,包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào),再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù),如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù),而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
  • 零序
    零序
    +關(guān)注
  • ATmega16單片機(jī)
    ATmega16單片機(jī)
    +關(guān)注
  • 直流電壓
    直流電壓
    +關(guān)注
    凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值,也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種:穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展,這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分,將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
  • LPC2368
    LPC2368
    +關(guān)注
  • 緩沖電路
    緩沖電路
    +關(guān)注
  • Buck-Boost
    Buck-Boost
    +關(guān)注
    buck是降壓型電路,boost是升壓型電路,可以分開(kāi)單獨(dú)使用,buck-boost電路就是把2種電路合在一起,可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能,常見(jiàn)的buck-boost電路有兩種,第一種是輸入與輸出電壓極性相反,只需采用一個(gè)開(kāi)關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開(kāi)關(guān)管和兩個(gè)二極管,可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
  • 識(shí)別技術(shù)
    識(shí)別技術(shù)
    +關(guān)注
    所謂識(shí)別技術(shù),也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù),通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息,并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
  • 制冷片
    制冷片
    +關(guān)注
  • 電磁繼電器
    電磁繼電器
    +關(guān)注
    電磁繼電器是一種電子控制器件,它具有控制系統(tǒng)(又稱輸入回路)和被控制系統(tǒng)(又稱輸出回路),通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中,它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開(kāi)關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
  • VCM
    VCM
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