文章原創(chuàng),最近更新：2018-06-27
學(xué)習(xí)鏈接:
1.5 The Leaming Problem-Machine Leaming and other Fields
1.Machine Learning and Data Mining(機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘)
講完了機(jī)器學(xué)習(xí)完整的流程,下面將一下機(jī)器學(xué)習(xí)與其他相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)系
第一個(gè)講的領(lǐng)域就是數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)有什么不一樣,如下:
- 機(jī)器學(xué)習(xí)是用資料找出一個(gè)假說g,然后跟我們的目標(biāo)f很相像.
- 數(shù)據(jù)挖掘是將資料找出一些有趣的事情.
比如超市經(jīng)營者會(huì)思考,顧客買了這個(gè)東西,會(huì)不會(huì)買另外一個(gè)東西呢?在銷售資料中,有沒有資料中,有沒有銷售的商品是互相關(guān)聯(lián)的呢?這個(gè)數(shù)據(jù)挖掘需要很多的資料,試圖找出特定的應(yīng)用以及有趣或者有用的信息.
從這兩個(gè)定義就可以看出來,如果有用的信息,是之間找出一個(gè)g,可以直接拿出來做預(yù)測(cè).其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘沒有什么不一樣.目標(biāo)都是一致的.
數(shù)據(jù)挖掘在意的幫助人并進(jìn)一步的進(jìn)行分析.例如KDDCup這樣的比賽上面,它定義的問題是要設(shè)計(jì)一個(gè)演算法,然后增加某一種表現(xiàn),也就是理想上的f.因此在KDDCup上數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)沒啥不一樣.
如果找出有趣的屬性,跟機(jī)器學(xué)習(xí)想做的事情有點(diǎn)關(guān)系,就可以找出更好的g.那么機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘就可以互相幫忙,雖然不總是這樣,但是非常的常見.
數(shù)據(jù)挖掘還有另外的一個(gè)重點(diǎn),比如在很多的資料特別是資料庫里面的資料還能很有效率的計(jì)算.
這是機(jī)器學(xué)習(xí)與資料看看的關(guān)系.非常想象,但是也有些不一樣.這兩個(gè)領(lǐng)域幾乎密不可分.
2.Machine Learning and Artificial Intelligence機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能
另外一個(gè)相關(guān)的領(lǐng)域是人工智能,下面來看看機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能有什么樣的關(guān)系.
人工智能的定義是:電腦有聰明的表現(xiàn),比如自動(dòng)下棋.電腦自動(dòng)開車.
- g≈f,會(huì)預(yù)測(cè),這是非常聰明的一件事情.機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方法.
- 比如拿下棋案例:
- 傳統(tǒng)的人工智能:是分析下棋的好處與壞處,并且有樹狀圖.
- 機(jī)器學(xué)習(xí)為人工智能提供的是棋盤數(shù)據(jù)中訓(xùn)練學(xué)習(xí),以提供最好的技巧.
機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一種方式.
3.Machine Learning and statistics機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計(jì)分析
兩個(gè)都是使用資料,統(tǒng)計(jì)分析師使用資料來做一些推論.推論一些我們不知道的事情.
- g實(shí)際上是一個(gè)推論的結(jié)果,f是理想的結(jié)果,這是我們想要的事情.由此可以得到統(tǒng)計(jì)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法.
- 傳統(tǒng)的很多統(tǒng)計(jì)工具會(huì)用在機(jī)器學(xué)習(xí)上面.但是統(tǒng)計(jì)學(xué)是在數(shù)學(xué)出發(fā)的,統(tǒng)計(jì)學(xué)注重于數(shù)學(xué)推理,但是不注重計(jì)算.機(jī)器注意于從資料出發(fā).
統(tǒng)計(jì)學(xué)為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了許多有用工具
4.Fun time
下面四句話那句話是錯(cuò)誤的?
正確答案是3
數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)非常接近但是不一樣的.
5.Summary總結(jié)
機(jī)器學(xué)習(xí)是從資料出發(fā),找到一個(gè)函數(shù)g跟我們最渴望的目標(biāo)f是最接近的.
機(jī)器學(xué)習(xí)在很多的地方都是有所應(yīng)用.都是很多有關(guān)系,但是都有各自不一樣的領(lǐng)域.
