没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
机器学习的定义.doc
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 149 浏览量
2021-10-06
09:29:44
上传
评论
收藏 1.05MB DOC 举报
温馨提示
试读
10页
机器学习的定义.doc
资源推荐
资源详情
资源评论
- -
机器学习的定义
从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编
程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用
数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。
机器学习的围
其实,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘,计算机视觉,语音识别,自然语言处
理等领域有着很深的联系。
从围上来说,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘是类似的,同时,机器学习与其
他领域的处理技术的结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等穿插学科。因
此,一般说数据挖掘时,可以等同于说机器学习。同时,我们平常所说的机器学习应用,
应该是通用的,不仅仅模式识别模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是
从工业界开展起来的概念,后者那么主要源自计算机学科。在著名的?Pattern
Recognition And Machine Learning?这本书中,Christopher M. Bishop
在开头是这样说的“模式识别源自工业界,而机器学习来自于计算机学科。不过,
它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面,同时在过去的 10 年间,它
们都有了长足的开展〞。
数据挖掘数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟
能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何,例如从
数据中挖出金子,以及将废弃的数据转化为价值等等。但是,我尽管可能会挖
出金子,但我也可能挖的是“石头〞啊。这个说法的意思是,数据挖掘仅仅是一
种思考方式,告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识,但不是每个数据都能挖
掘出金子的,所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块
就变得无所不能(这是 IBM 最喜欢吹嘘的),恰恰相反,一个拥有数据挖掘思维
的人员才是关键,而且他还必须对数据有深刻的认识,这样才可能从数据中导
出模式指引业务的改善。大局部数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库
中的优化。
统计学习统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学
科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学,甚至可以认为,统计学的开展
促进机器学习的繁荣兴盛。例如著名的支持向量机算法,就是源自统计学科。
但是在某种程度上两者是有分别的,这个分别在于:统计学习者重点关注的是
统计模型的开展与优化,偏数学,而机器学习者更关注的是能够解决问题,偏
实践,因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确
性的提升。
计算机视觉计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理
为适合进入机器学习模型中的输入,机器学习那么负责从图像中识别出相关的
模式。计算机视觉相关的应用非常的多,例如百度识图、手写字符识别、车牌
识别等等应用。这个领域是应用前景非常炽热的,同时也是研究的热门方向。
- - word.zl-
资源评论
gjmm89
- 粉丝: 15
- 资源: 19万+
下载权益
C知道特权
VIP文章
课程特权
开通VIP
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功