定義

??機器學習，是這樣一門學科，它致力于如何通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身的性能。在計算機系統中，經驗通常以數據的形式存在，因此，機器學習所研究的主要內容，是關于在計算機上從數據中產生“模型”的算法，即“學習算法”。有了學習算法，我們把經驗數據提供給它，它就能基于這些數據產生模型。在面對新的情況時，模型會給我們提供相應的判斷。

發展

• 邏輯期
• 推理期
• 知識期
• 學習期

演變

• 連接主義學習（基于神經網絡）
• 符號主義學習（基于邏輯表示）
• 統計學習（基于統計學習）
• 深度學習（連接主義）
• 流形學習

介紹

• 出頭的是概率和統計，埋頭苦干的是代數和邏輯
• 以數學方法為主角，以統計方法為配角
• 新模式，新理論，新方向

基礎

• 線性模型
• 樹結構模型
• 支持向量機
• 貝葉斯網絡
• 神經網絡
• 概率圖模型

衍生

• 聚類
• 降維
• 度量
• 特征選擇
• 稀疏理論
• 半監督學習
• 集成學習
• 規則學習
• 強化學習
• 遷移學習
• 計算學習理論

【參考】

• 《機器學習》周志華

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相互學習，共同成長。

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】理解机器学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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