機器學習簡介(PPT 32頁)
- 所屬分類：
- 人工智能
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- 機器學習
機器學習簡介(PPT 32頁)內容簡介
機器學習是人工智能的核心研究領域之一
任何一個沒有學習能力的係統都很難被認為是一個真正的智能係統
經典定義：利用經驗改善係統自身的性能
隨著該領域的發展，主要做智能數據分析
並已成為智能數據分析技術的源泉之一
典型任務：預測（例如：天氣預報）
通常來說，機器學習會觀察一組實例，
它們會包含某些統計信息的不完整信息，
然後試著推測生成這些實例的過程，這組實例通常被稱為訓練數據。
舉例來說，假設下麵有兩組人：
舉例來說，假設下麵有兩組人
信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)這個概念經常出現在工程學和科學中。
準確的定義根據應用場景不同而不同，但是核心思想非常簡單，
可以把它看成有用輸入和無用輸入的比例。
如果我想要預測哪些學生會在編程中表現突出，
那之前的編程經驗和數學天分就是信號的一部分，但是性別是噪聲。
想要從噪聲中分離信號並不是一件簡單的事情，
如果做不好的話，噪聲就會掩蓋住信號的內容。
..............................
任何一個沒有學習能力的係統都很難被認為是一個真正的智能係統
經典定義：利用經驗改善係統自身的性能
隨著該領域的發展，主要做智能數據分析
並已成為智能數據分析技術的源泉之一
典型任務：預測（例如：天氣預報）
通常來說，機器學習會觀察一組實例，
它們會包含某些統計信息的不完整信息，
然後試著推測生成這些實例的過程，這組實例通常被稱為訓練數據。
舉例來說，假設下麵有兩組人：
舉例來說，假設下麵有兩組人
信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)這個概念經常出現在工程學和科學中。
準確的定義根據應用場景不同而不同，但是核心思想非常簡單，
可以把它看成有用輸入和無用輸入的比例。
如果我想要預測哪些學生會在編程中表現突出，
那之前的編程經驗和數學天分就是信號的一部分，但是性別是噪聲。
想要從噪聲中分離信號並不是一件簡單的事情，
如果做不好的話，噪聲就會掩蓋住信號的內容。
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