【翻译】甚么是最主要的机械进修手艺?_玖富娱


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 多读书,多看报,少吃零食多睡觉!为了深切相识机械进修,同时进修英语,我最先了“误导”别人的机械进修书本翻译事情,新手上路,请批评指正。

在Alan Turing最著名的文章《Computing Machinery and Intelligence 》所问的一个基本题目“机械能做我们所做(所思索)的吗?”机械进修不是关于“思索”的,然则与一个相干运动有关:进修或许说是完美。就像Arthur Samuel所言,“这类进修赋予了计算机不消明白的编程就能够进修的才能!“

机械进修手艺一样平常地被分为两个种别:

监视进修局部的栗子中,计算机经由过程获得的一个输入去“进修”模子,展望出一个适宜的、偏差最小的输出。分类、神经网络和回归都是监视进修的栗子。关于所有这些手艺来讲,我们能够假定这里有一个贤人或许先生“教”计算机怎样运用教室学到的器械去处置惩罚新的未见过的数据。

无监视进修,计算机则没有先生,他们只能伶仃的寻觅数据的构造、形式、特性(anomalies)。聚类和密度估计就是无监视进修的典范栗子。

让我们如今回忆一下重要的机械进修手艺:

分类中,“先生”代表的是输入、目的范例局部,计算机进修对新的未测试的数据依据属性分类。质朴贝叶斯、支撑向量机、决策树和神经网络都是分类的要领。前两种会在这一卷里议论,其他的几个则会鄙人一卷。

回归中,“先生”代表着输入和一连目的工具,计算机进修怎样在新的、未测试的数据中展望一连值。线性回归和逻辑回归会在本卷议论。决策树、支撑向量机、神经网络也能够用于回归。

联系干系规则进修中,计算机将面临大批观察值,这些将构成多元化的变量,这个义务是进修各个变量之间的干系,比方A&B–>C(即,若是A和B同时发作,则C也将发作)。

聚类,计算机进修怎样把观察值划分到多种子集合,那样每一局部都将经由过程很多定义明白的矩阵由雷同品种的观察值构成K-Means 和DBSCAN 也是这一类算法。

密度估计,计算机进修怎样去发明形貌型数据的统计值,算法比方EM(Expectation Maximization,最大希冀)



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