机器学习的理解
来源:互联网 发布:开淘宝网店难吗 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 04:44
机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”,指的就是各种类型的计算机。
机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
机器学习的三个部分:环境、知识库、执行部分。
1.影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息质量,如果质量不高,则学习系统需要在获得足够数据之后,删除不必要的细节,进行总结推广,形成指导动作的一般原则,放入知识库。
学习系统获得的信息不全会导致推理并不完全是可靠,它总结出来的规则可能正确,也可能不正确。需要通过执行效果加以检验,保留正确的规则,删除不正确的规则。
2.知识库的知识表示有多种形式,比如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等等,表达方式需要易推理,易扩展。
3.执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作,需要注意复杂性、反馈和透明性。
学习过程与推理过程是紧密相连的,学习中所用的推理越多,系统的能力越强,按照学习中使用推理的多少,机器学习可以采用多种策略,由简单到复杂。
1.机械学习,通过直接接收既定的事实和数据进行学习,对输入信息不作任何的推理
2.传授学习,机器从外部环境获取信息,把知识转换成内部可使用的表示形式,并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。
3.推理学习,推理从公理出发,经过逻辑变换推导出结论。
4.类比学习,它需要比上述三种学习方式更多的推理,先从知识源域中检索出可用的知识,再将其转换成新的形式,用到目标域中去。
5.基于解释的学习,根据外部环境提供的目标概念、例子、领域理论及可操作准则,首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念,然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。
6.归纳学习,由外部环境提供某概念的一些实例或反例,通过归纳推理得出该概念的一般描述。它没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用,所以推理量最大。它也是最基本的,发展也较为成熟的学习方法,在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。
机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
机器学习的三个部分:环境、知识库、执行部分。
1.影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息质量,如果质量不高,则学习系统需要在获得足够数据之后,删除不必要的细节,进行总结推广,形成指导动作的一般原则,放入知识库。
学习系统获得的信息不全会导致推理并不完全是可靠,它总结出来的规则可能正确,也可能不正确。需要通过执行效果加以检验,保留正确的规则,删除不正确的规则。
2.知识库的知识表示有多种形式,比如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等等,表达方式需要易推理,易扩展。
3.执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作,需要注意复杂性、反馈和透明性。
学习过程与推理过程是紧密相连的,学习中所用的推理越多,系统的能力越强,按照学习中使用推理的多少,机器学习可以采用多种策略,由简单到复杂。
1.机械学习,通过直接接收既定的事实和数据进行学习,对输入信息不作任何的推理
2.传授学习,机器从外部环境获取信息,把知识转换成内部可使用的表示形式,并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。
3.推理学习,推理从公理出发,经过逻辑变换推导出结论。
4.类比学习,它需要比上述三种学习方式更多的推理,先从知识源域中检索出可用的知识,再将其转换成新的形式,用到目标域中去。
5.基于解释的学习,根据外部环境提供的目标概念、例子、领域理论及可操作准则,首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念,然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。
6.归纳学习,由外部环境提供某概念的一些实例或反例,通过归纳推理得出该概念的一般描述。它没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用,所以推理量最大。它也是最基本的,发展也较为成熟的学习方法,在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用。
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