Machine Learning學(xué)習(xí)筆記(一)

? ? ? 所謂機(jī)器學(xué)習(xí)殉挽,也就是機(jī)器自身的學(xué)習(xí)丰涉,致力于通過(guò)計(jì)算的手段,利用經(jīng)驗(yàn)來(lái)改善自身的性能斯碌。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)里一死,“經(jīng)驗(yàn)”通常以“數(shù)據(jù)”形式存在,機(jī)器學(xué)習(xí)的主要研究?jī)?nèi)容傻唾,是關(guān)于在計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生“模型”的算法投慈,也就是學(xué)習(xí)算法承耿。將經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)提供給它,它就能基于這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生模型伪煤,在面對(duì)新的情況時(shí)加袋,模型就能提供相應(yīng)的判斷。

? ? ? 從數(shù)據(jù)中學(xué)得模型的過(guò)程稱(chēng)為“學(xué)習(xí)”或者“訓(xùn)練”抱既。訓(xùn)練過(guò)程使用的數(shù)據(jù)稱(chēng)為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”职烧,其中每一個(gè)樣本稱(chēng)為一個(gè)“訓(xùn)練樣本”,訓(xùn)練樣本組成的集合稱(chēng)為“訓(xùn)練集”防泵⊙舳椋“聚類(lèi)”過(guò)程,就是將訓(xùn)練集中的樣本分為若干組择克,每組稱(chēng)為一個(gè)“簇”。

? ? ? 機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是使學(xué)得的模型能很好地適用于“新樣本”前普,模型適用于新樣本的能力肚邢,稱(chēng)為“泛化”能力。

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