- 機(jī)器學(xué)習(xí)主要有5個(gè)學(xué)派, 我們會(huì)對(duì)每個(gè)學(xué)派分別介紹: 符號(hào)學(xué)派將學(xué)習(xí)看作逆向演
繹摊沉, 并從哲學(xué)厂财、 心理學(xué)油啤、 邏輯學(xué)中尋求洞見; 聯(lián)結(jié)學(xué)派對(duì)大腦進(jìn)行逆向分析蟀苛, 靈感來源于神
經(jīng)科學(xué)和物理學(xué)益咬; 進(jìn)化學(xué)派在計(jì)算機(jī)上模擬進(jìn)化, 并利用遺傳學(xué)和進(jìn)化生物學(xué)知識(shí); 貝葉斯
學(xué)派認(rèn)為學(xué)習(xí)是一種概率推理形式幽告, 理論根基在于統(tǒng)計(jì)學(xué)梅鹦; 類推學(xué)派通過對(duì)相似性判斷的外
推來進(jìn)行學(xué)習(xí), 并受心理學(xué)和數(shù)學(xué)最優(yōu)化的影響冗锁。 - 機(jī)器學(xué)習(xí)的5個(gè)學(xué)派都有自己的主算法齐唆, 利用這種萬能學(xué)習(xí)算法, 原則上冻河, 你可以通過
任何領(lǐng)域的數(shù)據(jù)來挖掘知識(shí): 符號(hào)學(xué)派的主算法是逆向演繹箍邮, 聯(lián)結(jié)學(xué)派的主算法是反向傳
播, 進(jìn)化學(xué)派的主算法是遺傳編程叨叙, 貝葉斯學(xué)派的主算法是貝葉斯推理锭弊, 類推學(xué)派的主算法
是支持向量機(jī)。 - 信不信由你擂错, 所有算法味滞, 無論多復(fù)雜, 都能分解為這三種邏輯運(yùn)算: 且钮呀, 或剑鞍, 非。
- 第一爽醋, 我們掌握的數(shù)據(jù)越多蚁署, 我們能學(xué)的也越多。 沒有數(shù)據(jù)蚂四? 什么也學(xué)不到光戈。 大數(shù)據(jù)?
很多東西可以學(xué)習(xí)证杭。 這也是機(jī)器學(xué)習(xí)無處不在的原因田度, 因?yàn)橛酗w速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)妒御。 如果你在超
市購(gòu)買機(jī)器學(xué)習(xí)解愤, 其包裝上可能會(huì)寫著“只需添加數(shù)據(jù)”。第二乎莉, 機(jī)器學(xué)習(xí)是一把劍送讲, 利用這把劍可以殺死復(fù)雜性怪獸。 只要有足夠的數(shù)據(jù)惋啃, 一段只有幾百行代碼的程序可以輕易生成擁有上百萬行代碼的程序哼鬓, 而且它可以為解決不同問題不停產(chǎn)生不同的程序。 這可以顯著降低程序員工作的復(fù)雜度边灭。 當(dāng)然异希, 就像對(duì)付九頭蛇, 我們砍掉它的頭绒瘦, 會(huì)立即長(zhǎng)出新頭称簿, 但長(zhǎng)出的頭會(huì)變小扣癣, 而且頭的生長(zhǎng)也需要時(shí)間, 因此我們?nèi)杂锌赡軇俪觥?br> 我們可以把機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)作逆運(yùn)算憨降, 正如開平方是平方的逆運(yùn)算父虑、 整合是分化的逆運(yùn)算。
正如我們會(huì)問“什么數(shù)的平方是16”授药, 或者“導(dǎo)數(shù)為x+1的函數(shù)是什么”士嚎, 我們也會(huì)問“什么算法
會(huì)得出該結(jié)果”。 我們很快會(huì)看到悔叽, 怎樣將這個(gè)觀點(diǎn)運(yùn)用到具體的學(xué)習(xí)算法中莱衩。 - 機(jī)器學(xué)習(xí)有許多不同的形式, 也會(huì)涉及許多不同的名字: 模式識(shí)別骄蝇、 統(tǒng)計(jì)建模膳殷、 數(shù)據(jù)挖
掘、 知識(shí)發(fā)現(xiàn)九火、 預(yù)測(cè)分析赚窃、 數(shù)據(jù)科學(xué)、 適應(yīng)系統(tǒng)岔激、 自組織系統(tǒng)等勒极。 - 在信息處理這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中, 學(xué)習(xí)算法是頂級(jí)掠食者虑鼎。 數(shù)據(jù)庫(kù)辱匿、 網(wǎng)絡(luò)爬蟲、 索引器等相
當(dāng)于食草動(dòng)物炫彩, 耐心地對(duì)無限領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)進(jìn)行蠶食匾七。 統(tǒng)計(jì)算法、 線上分析處理等則相當(dāng)于食肉動(dòng)物江兢。 食草動(dòng)物有必要存在昨忆, 因?yàn)闆]有它們, 其他動(dòng)物無法存活杉允, 但頂級(jí)掠食者有更為刺激的生活邑贴。 數(shù)據(jù)爬蟲就像一頭牛, 網(wǎng)頁(yè)相當(dāng)于它的草原叔磷, 每個(gè)網(wǎng)頁(yè)就是一根草拢驾。 當(dāng)網(wǎng)絡(luò)爬蟲進(jìn)行破壞行動(dòng)時(shí), 網(wǎng)站的副本就會(huì)保存在其硬盤當(dāng)中改基。 索引器接著做一個(gè)頁(yè)面的列表繁疤, 每個(gè)詞都會(huì)出現(xiàn)在頁(yè)面當(dāng)中, 這很像一本書后的索引。 數(shù)據(jù)庫(kù)就像大象稠腊, 又大又重案疲, 永遠(yuǎn)不會(huì)被忽略。 在這些動(dòng)物當(dāng)中麻养, 耐心的野獸飛快運(yùn)轉(zhuǎn)統(tǒng)計(jì)和分析算法褐啡, 壓縮并進(jìn)行選擇, 將數(shù)據(jù)變?yōu)樾畔ⅰ?學(xué)習(xí)算法將這些信息吞下鳖昌、 消化备畦, 然后將其變成知識(shí)。 - 實(shí)際上许昨, 對(duì)所有主要的學(xué)習(xí)算法——包括最近鄰算法懂盐、 決策樹學(xué)習(xí)算法以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(樸素貝葉斯的概括) ——來說, 如果你為學(xué)習(xí)算法提供足夠糕档、 適當(dāng)?shù)臄?shù)
據(jù)莉恼, 該算法可以實(shí)現(xiàn)任一功能(對(duì)學(xué)習(xí)任何東西來說, 都與數(shù)學(xué)相關(guān)) 速那。 需要注意的
是俐银, “足夠數(shù)據(jù)”也有可能無限。 學(xué)習(xí)無限數(shù)據(jù)需要做出假設(shè)端仰, 如我們會(huì)看到的那樣捶惜, 而且不
同的學(xué)習(xí)算法會(huì)有不同的假設(shè) - 所有知識(shí),無論是過去的荔烧、 現(xiàn)在的還是未來的吱七,都有可能通過單個(gè)通用學(xué)習(xí)算法來從數(shù)
據(jù)中獲得。
終極算法書摘
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