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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
表示學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息，學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識(shí)庫，以增進(jìn)系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能，執(zhí)行部分根據(jù)知識(shí)庫完成任務(wù)，同時(shí)把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。在具體的應(yīng)用中，環(huán)境，知識(shí)庫和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容，學(xué)習(xí)部分所需要解決的問題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對(duì)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的影響。
影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息?；蛘吒唧w地說是信息的質(zhì)量。知識(shí)庫里存放的是指導(dǎo)執(zhí)行部分動(dòng)作的一般原則，但環(huán)境向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質(zhì)量比較高，與一般原則的差別比較小，則學(xué)習(xí)部分比較容易處理。如果向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的是雜亂無章的指導(dǎo)執(zhí)行具體動(dòng)作的具體信息，則學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要在獲得足夠數(shù)據(jù)之后，刪除不必要的細(xì)節(jié)，進(jìn)行總結(jié)推廣，形成指導(dǎo)動(dòng)作的一般原則，放入知識(shí)庫，這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重，設(shè)計(jì)起來也較為困難。
因?yàn)閷W(xué)習(xí)系統(tǒng)獲得的信息往往是不完全的，所以學(xué)習(xí)系統(tǒng)所進(jìn)行的推理并不完全是可靠的，它總結(jié)出來的規(guī)則可能正確，也可能不正確。這要通過執(zhí)行效果加以檢驗(yàn)。正確的規(guī)則能使系統(tǒng)的效能提高，應(yīng)予保留；不正確的規(guī)則應(yīng)予修改或從數(shù)據(jù)庫中刪除。
知識(shí)庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個(gè)因素。知識(shí)的表示有多種形式，比如特征向量、一階邏輯語句、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)和框架等等。這些表示方式各有其特點(diǎn)，在選擇表示方式時(shí)要兼顧以下4個(gè)方面：
（1）表達(dá)能力強(qiáng)。
?。?）易于推理。
?。?）容易修改知識(shí)庫。
?。?）知識(shí)表示易于擴(kuò)展。
對(duì)于知識(shí)庫最后需要說明的一個(gè)問題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒有任何知識(shí)的情況下憑空獲取知識(shí)，每一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識(shí)理解環(huán)境提供的信息，分析比較，做出假設(shè)，檢驗(yàn)并修改這些假設(shè)。因此，更確切地說，學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對(duì)現(xiàn)有知識(shí)的擴(kuò)展和改進(jìn)。
執(zhí)行部分是整個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心，因?yàn)閳?zhí)行部分的動(dòng)作就是學(xué)習(xí)部分力求改進(jìn)的動(dòng)作。同執(zhí)行部分有關(guān)的問題有3個(gè)：復(fù)雜性、反饋和透明性。
一份非常詳盡的PyTorch教程，從如何安裝PyTorch開始
TensorDataset允許我們使用數(shù)組索引表示法（上面代碼中的[0：3]）訪問訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一小部分。 它返回一個(gè)元組（或?qū)Γ?，其中第一個(gè)元素包含所選行...
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對(duì)于維數(shù)比較多的數(shù)據(jù)，首先需要做的事就是在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維數(shù)降低。降維是一種數(shù)據(jù)集預(yù)處理技術(shù)，往往在數(shù)據(jù)應(yīng)用在其他算法之前使用，它可...
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機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法中梯度下降,牛頓法和擬牛頓法的優(yōu)缺點(diǎn)詳細(xì)介紹
梯度下降法實(shí)現(xiàn)簡單，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)時(shí)，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優(yōu)解，梯度下降法的速度也未必是最快的。
2018-08-04 標(biāo)簽：優(yōu)化算法函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 5.2萬 0
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最近機(jī)器學(xué)習(xí)貌似比較火，分享一本機(jī)器學(xué)習(xí)的書，基于MATLAB，大家共勉！
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【第一屆中國AI與機(jī)器學(xué)習(xí)研討會(huì)】微軟領(lǐng)銜人工智能大咖共同探討AI與機(jī)器學(xué)習(xí)
標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)ElecFans 13081 3
周志華機(jī)器學(xué)習(xí)PDF電子書免費(fèi)下載立即下載
類別：人工智能 2019-11-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)
類別：模擬數(shù)字 2020-05-08 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)
想從事深度學(xué)習(xí)工作的進(jìn)來看，經(jīng)典面試問題幫你整理好了立即下載
類別：數(shù)值算法/人工智能 2017-12-06 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)
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LSSVM教程之LSSVM機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹和應(yīng)用指南的詳細(xì)資料概述立即下載
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模糊關(guān)系如何進(jìn)行合成運(yùn)算詳細(xì)資料研究分析立即下載
類別：模擬數(shù)字論文 2018-12-19 標(biāo)簽：模式識(shí)別數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能技術(shù)有哪些?現(xiàn)在最熱的人工智能十大介紹是哪些？立即下載
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2018年度SCI期刊影響因子最新發(fā)布，Nature、Science、Cell三大神刊排名前列
接下來，新智元以Artificial Intelligence、Machine Learning、Robotics等為關(guān)鍵詞，摘取了今年度JCR收錄SC...
2019-06-23 標(biāo)簽：人工智能計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 17.0萬 0
什么是深度學(xué)習(xí)？有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)？
深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的...
2018-07-13 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 11.6萬 0
輸入幾個(gè)簡單的關(guān)鍵詞，AI能幫你生成一篇短篇小說甚至是專業(yè)論文。最近大火的ChatGPT在郵件撰寫、文本翻譯、代碼編寫等任務(wù)上強(qiáng)大表現(xiàn)，讓埃隆·馬斯克都...
2023-02-09 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)ChatGPT 9.3萬 0
科普一下：機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別和關(guān)系
深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子域，其相關(guān)算法受到大腦結(jié)構(gòu)與功能（即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的啟發(fā)。深度學(xué)習(xí)如今的全部價(jià)值皆通過監(jiān)督式學(xué)習(xí)或經(jīng)過標(biāo)記的數(shù)據(jù)及算法實(shí)現(xiàn)。...
2018-06-23 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8.2萬 0
智能服裝不僅僅是將小工具佩戴到手腕、臉部、耳部和腳部，智能服裝還可以不斷記錄我們的心率、監(jiān)控我們的情緒，甚至為我們的星巴克消費(fèi)付款，所有的這些過程無需拿...
2018-04-10 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)智能服裝 5.6萬 0
人工智能AL的基礎(chǔ)是機(jī)器學(xué)習(xí)，這是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，根據(jù)大量數(shù)據(jù)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)規(guī)律、模式和關(guān)聯(lián)，而不需要人類的干預(yù)。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、聚類、預(yù)...
2023-08-13 標(biāo)簽：自動(dòng)化人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5.1萬 0
像許多大型銀行一樣，美國銀行（U.S. Bank）收集了大量的客戶數(shù)據(jù)。和大多數(shù)銀行一樣，美國銀行一直在努力從這些數(shù)據(jù)中獲得可操作的洞察。美國銀行首席分...
2018-06-23 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.5萬 0
Lalalai在線服務(wù)可以從任何音頻源中提取人聲和樂器音軌
Lalal.ai是一項(xiàng)在線服務(wù)，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來精確識(shí)別和仔細(xì)區(qū)分人聲和樂器音軌。它接受了具有4500萬個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和先進(jìn)的數(shù)字信號(hào)處理功能的20...
2021-02-24 標(biāo)簽：音頻人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.4萬 0
全新發(fā)布的 2018 iPad Pro 有許多亮點(diǎn)，但最亮眼的莫過于A12X仿生芯片。蘋果在產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上展示了A12X芯片的強(qiáng)大：圖像處理性能是A10X...
2018-11-10 標(biāo)簽：芯片蘋果機(jī)器學(xué)習(xí) 4.4萬 0
GitHub上最受歡迎的28款開源的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，TensorFlow位列其中
現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為行業(yè)熱門，經(jīng)過二十幾年的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)目前也有了十分廣泛的應(yīng)用，如：數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)...
2018-05-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)githubtensorflow 4.2萬 0
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