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机器学习---数学基础加强
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什么是机器学习

对于给定的任务T,在合理的性能度量方案p的前提下,计算机程序可以自主学习任务T的经验E;随着提供合适、优质、大量的经验E,该程序对于任务T的性能逐步提高。

机器学习是人工智能的一个分支

使用计算机设计一个系统,使它能够提供根据提供的训练数据按照一定的方式来学习,随着训练次数的增加,该系统可以在性能上不断学习和改进,通过参数优化的学习模型,能够用于预测相关问题的输出

 

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模型选择:了解每个模型;

EM算法无监督聚类燕尾花

GMM与图片分析

图像卷积

crawler 爬数据

 

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机器学习:使用计算机设计一个系统,使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习;随着训练次数的增加,该系统可以在性能上不断学习和改进;通过参数优化的学习模型,能够用于预测相关问题的输出。(强调学习 而不是专家系统)

有监督 

无监督 

强化学习(带反馈)

 

机器学习:数据清洗/特征选择;确定算法模型/参数优化;结果预测

不能解决:大数据存储/并行计算;做一个机器人

 

 

目标函数取最小称 损失函数

数据收集--->数据清洗----->特征工程----->数据建模

 

 

hessian矩阵 对称--》4>0 二阶行列式>0----》正定---->凸函数

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