2017-06-25 20:53:07

一、機器學習的定義

Tom Mitchell:機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究。機器學習可以彰顯數據背後真正的含義。

二、機器學習的分類

（1）監督學習 supervised learning

所謂監督學習，就是指在學習過程中會有一組標準答案提供，監督學習從給定的訓練集中學習出一個函數當新的數據到來時，便可以根據這個函數給出預測。

監督學習有兩種目標變量，一種是連續型的數值型變量，一般這種目標函數適合用回歸分析；另一種是離散型的標稱型變量，諸如{爬行類，魚類，兩棲類}，這種類型適合運用分類算法。

（2）無監督學習 unsupervised learning

所謂無監督學習，就是指只給了數據而沒有目標變量，所以這裏需要研究的問題是“從數據X中能發現什麽”，通過機器學習算法可以將一組數據進行聚類，可以將其中突出特征相同的進行相似形聚團。

（3）強化學習 reinforcement learning

強化學習的關鍵是去定義什麽是一個好的行為，什麽是一個壞的行為，之後利用回報函數（reward function）來獲得更多的獎勵和更少的懲罰。

機器學習基礎