《親身實(shí)踐斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)課件》

《親身實(shí)踐|斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)課件》機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，其基本思想是讓計(jì)算機(jī)通過學(xué)習(xí)從而達(dá)到人工智能的水平，是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能十分重要的一部分。機(jī)器學(xué)習(xí)的定義1概念機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能的核心領(lǐng)域，其目標(biāo)是讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)和改進(jìn)。2原理機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型，進(jìn)而對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分析。3優(yōu)點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)可以大幅度提高數(shù)據(jù)處理效率，提高數(shù)據(jù)分析和預(yù)測準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)人工智能化。機(jī)器學(xué)習(xí)的三類問題監(jiān)督學(xué)習(xí)利用已知輸出樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練，進(jìn)而預(yù)測新的輸出結(jié)果。無監(jiān)督學(xué)習(xí)無需人工提供輸出樣本，利用數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)或潛在關(guān)系進(jìn)行學(xué)習(xí)和分析。強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過定義獎勵函數(shù)并根據(jù)其優(yōu)化策略來學(xué)習(xí)，在探索中不斷優(yōu)化策略來實(shí)現(xiàn)最優(yōu)解。監(jiān)督學(xué)習(xí)分類預(yù)測某樣本屬于哪個(gè)類別，如垃圾郵件分類?；貧w預(yù)測某個(gè)數(shù)值型變量的值，如房價(jià)預(yù)測。模型邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。應(yīng)用圖像分類、語音識別、自然語言處理等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)1聚類將數(shù)據(jù)集分為若干個(gè)類別，如客戶細(xì)分。2關(guān)聯(lián)發(fā)掘數(shù)據(jù)集中隱含的規(guī)律，如購物籃分析。3降維通過投影或旋轉(zhuǎn)將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到低維空間，如圖像壓縮。強(qiáng)化學(xué)習(xí)步驟說明觀察觀察環(huán)境狀態(tài)，得到獎勵決策基于觀察結(jié)果和策略產(chǎn)生動作修改更新策略來適應(yīng)環(huán)境應(yīng)用自動駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似于人腦神經(jīng)系統(tǒng)的模型，可以用來進(jìn)行分類、預(yù)測和優(yōu)化等。決策樹通過樹形結(jié)構(gòu)來表示決策過程和分類信息，易于理解和應(yīng)用。支持向量機(jī)通過尋找最大間隔來實(shí)現(xiàn)分類，可以處理高維空間的數(shù)據(jù)。聚類算法根據(jù)相似性原則將數(shù)據(jù)集分成若干個(gè)類別，是無監(jiān)督學(xué)習(xí)中常用的算法。應(yīng)用實(shí)例智能家居通過機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)來實(shí)現(xiàn)家居自動化、語音識別等功能。金融分析通過機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提高股市預(yù)測準(zhǔn)確率、風(fēng)控等能力。智能醫(yī)療通過機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像識別技術(shù)來輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷、疾病預(yù)測等工作。智慧城市通過機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來提高交通、環(huán)境等方面的管理和控制。總結(jié)與展望"機(jī)器學(xué)習(xí)是未