机器学习讲义,机器学习概述

AI 2024-12-25 2

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2. 斯坦福CS229机器学习课程讲义：斯坦福大学CS229机器学习课程的讲义由Andrew Ng教授主讲，包含了机器学习的首要算法，如线性回归、logistic回归、kmeans、SVM、EM等。讲义是PDF格局，可以在上找到。

3. 李宏毅的机器学习课程讲义：李宏毅教授的机器学习课程包含了从根底到高档的多个主题，包含回归、梯度下降、分类、深度学习等。课程笔记、PPT和代码等资源可以在上找到。

4. 懂AI的机器学习课程讲义同享渠道：这个渠道聚集和共享机器学习、自然语言处理及人工智能的课程讲义，用户可以在渠道上协作收拾笔记，包含从根底到高档的学习内容，包含监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。具体内容可以参阅。

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机器学习概述

机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence，AI）的一个重要分支，它使计算机体系可以从数据中学习并做出决议计划或猜测，而无需进行显式的编程。机器学习的关键在于算法，这些算法可以从数据中提取形式，并运用这些形式来做出决议计划。

机器学习的界说与分类

依据美国计算机科学家亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）的界说，机器学习是“一种赋予计算机学习才能的科学，这种才能使得计算机可以在没有清晰编程的情况下改善其功能”。汤姆·米切尔（Tom Mitchell）则给出了一个更现代的界说：“假如一个计算机程序在特定使命上的功能跟着经历的添加而前进，那么咱们可以说这个程序从经历中学习了这个使命。”

机器学习首要分为以下几类：

监督学习（Supervised Learning）：在这种学习中，算法从符号的练习数据中学习，并运用这些常识来猜测新的、未符号的数据。

无监督学习（Unsupervised Learning）：在这种学习中，算法处理未符号的数据，并企图从中发现数据中的结构或形式。

半监督学习（Semi-supervised Learning）：在这种学习中，算法运用少数符号数据和很多未符号数据来学习。

强化学习（Reinforcement Learning）：在这种学习中，算法经过与环境的交互来学习，并测验最大化某种累积奖赏。