机器学习导论笔记——绪论
来源:互联网 发布:360白名单防拦截域名 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 17:04
监督学习:给定输入x和输出y,任务是学习从输入到输出的映射。方法是,先假定某个依赖于一组参数的函数,优化参数,使得逼近误差最小。类型包括回归和分类。
非监督学习:只有输入数据,我们的目标是发现输入数据中的规律,输入空间存在着某种结构使得特定的模式比其他模式更易出现,我们对其进行密度估计。聚类是密度估计的一种方法,目标是发现输入数据的蔟和分组。
增强学习:在某些应用中,系统的输出是动作的序列,重要的是策略,即到达目标的正确动作的序列。在这种情况下,机器学习程序就应该能够评估策略的好坏程度,并从以往好的动作序列中学习,以便能够产生策略,这种学习方法称为增强学习。
在统计学中,从特殊的观测到一般的标书称为推断,而学习称为估计,分类被称为判别式分析。在工程学中,分类称为模式识别。
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