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序言

发布时间:2017年05月04日 评论数:抢沙发 阅读数:154

    之前看了一段时间的机器学习,感觉打开了一扇新的大门,虽然知道现在菜鸟入门都算不上,但真的有着很大的启发与感想。

    但中间因为一些琐事停了两天,今天重新拿起书本发现很多名词都不记得啥意思了。哎还是接触的太少水平不够,所以想着做个笔记记录下来,一是方便回顾,二是希望能其他一同学习的朋友一些帮助。话不多说直接上内容。

    书籍:周志华的《机器学习》(同时还有我在网上看到的一些博客内容,有帮助的都会总结发上来

    先发点草稿:

    人工智能早期:符号学习,符号学习是指对符号意义地直接学习理解,比如分析语法,句法结构什么。


    二十世纪九十年代开始:统计机器学习开始,统计学习是指对基于大量数据进行分析学习。由于硬件反战,开始采用复杂度很大地算法来得到更精确地结果->深度学习 主要用于神经网络。


    机器学习主要用到的是数学地概率统计,但也有其他数学适用。如微分几何在流形学习(李群、李代数引入),微分方程在归纳学习上,还有数学分支如代数->一般作为基础工具。(彭实戈院士地倒排随机微分方程理论之预测金融)


    符号机器学习主要是以离散方法处理问题

    统计机器学习主要是以连续方法处理问题


    计算机是研究“算法”的学问,机器学习是研究关于“学习算法”的学问


    机器学习的目标是使学得的模型能很好适用于“新样本”,而不是仅仅在训练样本上工作得很好


    机器学习:提供数据分析。云计算:提供数据处理能力。众包:提供数据标记能力

    数据挖掘是从海量数据中挖掘出知识

    机器学习和统计学是为数据挖掘提供数据分析技术


    推荐书籍

    koller《概率图模型

    《统计学习方法》

    吴军博士《数学之美》


    weka著名得免费机器学习算法程序库 ->推荐书籍《Witten et al.2011》

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本文作者:HDC      文章标题: 序言
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