2020-11-23 机器学习(1) 机器学习与数学分析

1411-李同学

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第一节课

什么是机器学习?

概念:对于某给定的任务T,在合理的性能度量方案P的前提下,某计算机程序可以自主学习任务T的经验E,随着提供合适、优质、大量的经验E;改程序对于任务T的性能逐步提高。

这里最主要的时机器学习的对象

  • 任务task
  • 经验 experience
  • 性能 performance

定义:机械学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个系统,使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习;随着训练次数的增加,该系统可以在性能上不断学习和改进;通过参数优化的学习模型,能有用于预测相关问题的输出。

应用:无人驾驶汽车

人类的学习:如何从完全无知到掌握知识

  • 1、有监督学习
  • 2、无监督学习
  • 3、增强学习

机器学习的内涵与外延

可以解决什么

给定数据的预测问题

  • 数据清洗/特征选择
  • 确定算法模型/参数优化
  • 结果预测
    不能解决:机器人/大数据。
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L(θ):损失函数

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机器学习的一般流程 数据挖掘

  • 数据收集
  • 数据清洗
  • 特征工程
  • 数据建模
  • 模型的使用
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机器学习方法

  • different assumptions on data
  • different scalability profiles at training time
  • different latencies at prediction time
  • different model sizes

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第二节课

自然常数e

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导数

概念:导数就是曲线的斜率,是曲线变化快慢的反应
二阶导数是斜率变化快慢的反应,表征曲线凹凸性

  • 二阶导数连续的曲线,光顺的
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离散情况的加和是连续情况的积分

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需要做一定程度的变换。

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可以计算1.5的阶乘

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原文地址:《2020-11-23 机器学习(1) 机器学习与数学分析》 发布于2020-11-23

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