标签:imp not out att ons 机器 概念 data with
机器是如何模拟人来学习的?
人: observations===>learning===>skill
人从出生开始经过大量的观察(也可能经过身边的的指导)进行学习然后得到相应的技能(比如小孩认车)
机器:data====>learning====>skill
机器从大量的数据里学习获得相应的技能
对于机器来说skill:improve some performance measure
即:电脑从资料出发经过学习得到某种表现的增进。
e.g stock data===>ML===>more investment gain
使用机器学习的关键点
1)exists some "udderlying pattern" to be learned 即要有潜在的模式
2)but no programmable definition 没有很容易的可程序话的定义(这很好理解,如果有的话,就不用机器学习了)
3)somehow there is data about the pattern 要有大量的数据(这也很好理解,没有测试集,学习就无从谈起)
Basic Notations
hypothesis <=>skill with hopefully good performance
g:x-->y
即从有关f的资料出发学习得到g,我们希望得到的g是与f越接近越好。
机器学习模型:
对上面整个过程,我们可以这样理解:
通过真实的 f 产生的数据,让机器从这堆数据张学习得到g,其中我们对于得到的g的要求是,g越接近 f 越好。
这里面有个概念叫做假设(hypothesis),可以这么理解真实世界是有很多g的,这些g的集合就是hypothesis,对于机器来说,
它的目的是找到一个它认为最好的‘规则’,我们把这个规则取名为‘g‘。
--感谢台大林老师的课。
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原文地址:http://www.cnblogs.com/RoseVorchid/p/6106139.html