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機器學(xué)習(xí)是人工智能(artificial intelligence)研究發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物
機器學(xué)習(xí)是人工智能(artificial intelligence)研究發(fā)展到一定階段的必然產(chǎn)物
2018-08-15 閱讀全文>> -
從NFL定理可知，這兩個假設(shè)同樣好，我們立即會想到符合條件的例子
從NFL定理可知，這兩個假設(shè)同樣好，我們立即會想到符合條件的例子
2018-08-15 閱讀全文>> -
讀者對機器學(xué)習(xí)的熱情可能被一盆冷水澆透了
讀者對機器學(xué)習(xí)的熱情可能被一盆冷水澆透了
2018-08-15 閱讀全文>> -
奧卡姆剃刀并非唯一可行的原則
奧卡姆剃刀并非唯一可行的原則
2018-08-15 閱讀全文>> -
對有限個樣本點組成的訓(xùn)練集，存在著很多條曲線與其一致
對有限個樣本點組成的訓(xùn)練集，存在著很多條曲線與其一致
2018-08-15 閱讀全文>> -
西瓜問題的版本空間
通過學(xué)習(xí)得到的模型對應(yīng)了假設(shè)空間中的一個假設(shè)．于是，圖1 2的西瓜版本空間給我們帶來一個麻煩：現(xiàn)在有三個與訓(xùn)練集一致的假設(shè)，但與它們對應(yīng)的模型在面臨新樣本的時候，卻會產(chǎn)生不同的輸出
2018-08-15 閱讀全文>> -
可以有許多策略對這個假設(shè)空間進行搜索
可以有許多策略對這個假設(shè)空間進行搜索
2018-08-15 閱讀全文>> -
我們可以把學(xué)習(xí)過程看作一個在所有假設(shè)(hypothesis)組成的空間中進行搜索的過程
我們可以把學(xué)習(xí)過程看作一個在所有假設(shè)(hypothesis)組成的空間中進行搜索的過程
2018-08-15 閱讀全文>> -
歸納(induction)與演繹(deduction)是科學(xué)推理的兩大基本手段
歸納(induction)與演繹(deduction)是科學(xué)推理的兩大基本手段
2018-08-15 閱讀全文>> -
根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否擁有標(biāo)記信息，學(xué)習(xí)任務(wù)可大致劃分為兩大類
根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是否擁有標(biāo)記信息，學(xué)習(xí)任務(wù)可大致劃分為兩大類
2018-08-15 閱讀全文>> -
否則標(biāo)記信息直接形成了簇劃分
否則標(biāo)記信息直接形成了簇劃分：但也有例外情況，參見13 6節(jié)，亦稱“有導(dǎo)師學(xué)習(xí)”和“無導(dǎo)師學(xué)習(xí)”，更確切地說，是“未見示例”(unseen instance)．現(xiàn)實任務(wù)中樣本空間的規(guī)模通常很大（例如20個屬性，每個屬性有10個可能取值
2018-08-15 閱讀全文>> -
從數(shù)據(jù)中學(xué)得模型的過程稱為“學(xué)習(xí)”(learning)或“訓(xùn)練”(training)
從數(shù)據(jù)中學(xué)得模型的過程稱為“學(xué)習(xí)”(learning)或“訓(xùn)練”(training)
2018-08-15 閱讀全文>> -
通過上下文可判斷出“樣本”是指單個示例還是數(shù)據(jù)集
通過上下文可判斷出“樣本”是指單個示例還是數(shù)據(jù)集
2018-08-15 閱讀全文>> -
機器學(xué)習(xí)正是這樣一門學(xué)科，它致力于研究如何通過計算的手段
機器學(xué)習(xí)正是這樣一門學(xué)科，它致力于研究如何通過計算的手段，利用經(jīng)驗來改善系統(tǒng)自身的性能．
2018-08-15 閱讀全文>> -
回頭看第一段話，我們會發(fā)現(xiàn)這里涉及很多基于經(jīng)驗做出的預(yù)判
傍晚小街路面上沁出微雨后的濕潤，和煦的細風(fēng)吹來，抬頭看看天邊的晚霞，嗯，明天又是一個好天氣．走到水果攤旁，挑了個根蒂蜷縮、敲起來聲音濁響的青綠西瓜，一邊滿心期待著皮薄肉厚瓤甜的爽落感，一邊愉快地想著，這學(xué)期狠下了工夫，基礎(chǔ)概念弄得清清楚楚，算法作業(yè)也是信手拈來，這門課成績一定差不了！
2018-08-15 閱讀全文>>
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