机器学习概论.pptxVIP

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1

机器学习-引言

本章目录

2

1机器学习的定义

2人工智能与机器学习的发展史

3机器学习与相关学科的关系

4机器学习的分类

5机器学习的背景知识

6本章小结

本章目录

3

1机器学习的定义

2人工智能与机器学习的发展史

3机器学习与相关学科的关系

4机器学习的分类

5机器学习的背景知识

6本章小结

人工智能的定义

4

人工智能(artificial

intelligence,AI)定义

为:

任何感知环境并采取行动以最

大限度地实现其目标的设备。

即,一种能够像人类一样进行

思考、判断、行动等能够使用

类似人类的方式对外界刺激作

出反应的智能机器。

机器学习的定义

5

Ø机器学习(MachineLearning)是人工智能的一个分支;

ØTomMitchell在《MachineLearning》一书中指出机器学习形式

化的描述:对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T

上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么就称这个计算机程

序在从经验E学习。

Ø机器学习是一门设计算法的学科,这些算法能够从数据中构造预

测和描述模型。

Ø机器学习主要的理论基础涉及到概率论、数理统计、数值逼近、

最优化理论、计算复杂理论等,核心要素是数据、算法和模型。

机器学习的例子

6

“文献筛选”的故事

在一项关于婴儿和儿童残疾的研

究中,美国Tufts医学中心需要筛选

约33,000篇摘要。

尽管Tufts医学中心的专家效率

很高,对每篇摘要只需30秒钟,每项新的研究都要重复这个麻烦的过程!

但该工作仍花费了250小时

需筛选的文章数在不断显著增长!

机器学习的例子

7

为了降低昂贵的成本,Tufts医学中心引入了机器学习技术

邀请专家阅读少量摘要,

标记为“有关”或“无关”

对是否“有关”

进行预测

机器学习中

的分类模型

人类专家只需阅读50篇摘要,系统的自动筛选精度就达到93%

人类专家阅读1,000篇摘要,则系统的自动筛选敏感度达到95%

(人类专家以前需阅读33,000篇摘要才能获得此效果)

机器学习的例子

8

使用学习算法(learningalgorithm)

类别标记

训练数据(label)

训练模型

身高体重发长男

1808010是决策树,神经网络,支持向量机,

165755是Boosting,贝叶斯网,……

1655215否

1706045否

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