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圖靈在1950年關于圖靈測試的文章中，就曾提到了機器學習的可能

2018-08-15 閱讀全文>>

機器學習是人工智能(artificial intelligence)研究發展到一定階段的必然產物

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從NFL定理可知，這兩個假設同樣好，我們立即會想到符合條件的例子

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讀者對機器學習的熱情可能被一盆冷水澆透了

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奧卡姆剃刀并非唯一可行的原則

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對有限個樣本點組成的訓練集，存在著很多條曲線與其一致

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西瓜問題的版本空間

通過學習得到的模型對應了假設空間中的一個假設．于是，圖1 2的西瓜版本空間給我們帶來一個麻煩：現在有三個與訓練集一致的假設，但與它們對應的模型在面臨新樣本的時候，卻會產生不同的輸出

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可以有許多策略對這個假設空間進行搜索

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我們可以把學習過程看作一個在所有假設(hypothesis)組成的空間中進行搜索的過程

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歸納(induction)與演繹(deduction)是科學推理的兩大基本手段

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根據訓練數據是否擁有標記信息，學習任務可大致劃分為兩大類

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否則標記信息直接形成了簇劃分

否則標記信息直接形成了簇劃分：但也有例外情況，參見13 6節，亦稱“有導師學習”和“無導師學習”，更確切地說，是“未見示例”(unseen instance)．現實任務中樣本空間的規模通常很大（例如20個屬性，每個屬性有10個可能取值

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從數據中學得模型的過程稱為“學習”(learning)或“訓練”(training)

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通過上下文可判斷出“樣本”是指單個示例還是數據集

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機器學習正是這樣一門學科，它致力于研究如何通過計算的手段

機器學習正是這樣一門學科，它致力于研究如何通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身的性能．

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圖靈在1950年關于圖靈測試的文章中，就曾提到了機器學習的可能

機器學習是人工智能(artificial intelligence)研究發展到一定階段的必然產物

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可以有許多策略對這個假設空間進行搜索

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歸納(induction)與演繹(deduction)是科學推理的兩大基本手段

根據訓練數據是否擁有標記信息，學習任務可大致劃分為兩大類

否則標記信息直接形成了簇劃分

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通過上下文可判斷出“樣本”是指單個示例還是數據集

機器學習正是這樣一門學科，它致力于研究如何通過計算的手段

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