資料介紹
機器學(xué)習(xí)是計算機科學(xué)的一個子領(lǐng)域,根據(jù)Arthur Samuel在1959年提出的,它賦予“計算機在不被明確地編程的情況下學(xué)習(xí)的能力?!?_是人工智能中模式識別和計算學(xué)習(xí)理論研究的進展,2_機器學(xué)習(xí)探索了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和對數(shù)據(jù)進行預(yù)測的算法的研究和構(gòu)造.3.這種算法通過進行數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測或決策來嚴(yán)格遵循靜態(tài)程序指令克服,4.2通過從樣本i建立模型。NETP.機器學(xué)習(xí)用于一系列計算任務(wù),其中設(shè)計和編程具有良好性能的顯式算法是困難或不可行的;示例應(yīng)用包括電子郵件過濾、檢測網(wǎng)絡(luò)入侵者或?qū)?shù)據(jù)泄漏進行工作的惡意內(nèi)部人員,5_光學(xué)字符識別(OCR),6學(xué)習(xí)排序,計算機視覺。
機器學(xué)習(xí)與計算統(tǒng)計學(xué)密切相關(guān)(并且經(jīng)常與計算統(tǒng)計學(xué)重疊),計算統(tǒng)計學(xué)還著重于通過使用計算機進行預(yù)測。它與數(shù)學(xué)優(yōu)化有很強的聯(lián)系,它為該領(lǐng)域提供了方法、理論和應(yīng)用領(lǐng)域。機器學(xué)習(xí)有時與數(shù)據(jù)挖掘相混淆,后者更側(cè)重于探索性數(shù)據(jù)分析,被稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。然后用來發(fā)現(xiàn)有意義的異常。
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中,機器學(xué)習(xí)是一種用來設(shè)計復(fù)雜模型和算法的方法,用于預(yù)測;在商業(yè)應(yīng)用中,這被稱為預(yù)測分析。這些分析模型允許研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師和分析師“產(chǎn)生可靠的、可重復(fù)的決定和結(jié)果”,并通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的歷史關(guān)系和趨勢來發(fā)現(xiàn)“隱藏的見解”。
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到2016年,機器學(xué)習(xí)是一個時髦詞匯,根據(jù)Gartner的2016年宣傳周期,在其膨脹的期望高峰期。12_有效的機器學(xué)習(xí)很難,因為很難找到模式,并且常常沒有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可用;結(jié)果,機器學(xué)習(xí)程序往往無法交付。
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