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機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)熱點(diǎn)內(nèi)容，我們也都在很多的技術(shù)文章中都可以看到這個(gè)詞，那么到底什么是機(jī)器學(xué)習(xí)呢？機(jī)器學(xué)習(xí)中又有哪些算法呢？接下來，我們就一起來看一下。
機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning），是研究“學(xué)習(xí)算法”的一門學(xué)問。所謂“學(xué)習(xí)”是指：對于某類任務(wù)T和性能度量P，一個(gè)計(jì)算機(jī)程序在T上以P衡量的性能隨著經(jīng)驗(yàn)E而自我完善，那么我們稱這個(gè)計(jì)算機(jī)程序在從經(jīng)驗(yàn)E學(xué)習(xí)。
其中:
任務(wù)T：也就是學(xué)習(xí)算法，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)算法學(xué)會(huì)如何處理樣本數(shù)據(jù)。
經(jīng)驗(yàn)E：我們可以理解為數(shù)據(jù)，大部分學(xué)習(xí)算法可以理解為在某個(gè)數(shù)據(jù)集上獲取經(jīng)驗(yàn)
性能度量P：在數(shù)據(jù)處理完后，我們需要對得到的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行評估，例如：可以通過精確率，錯(cuò)誤率等等方法。
如果對上面的說法不太能理解的話，我們可以通過下面這兩張圖來進(jìn)一步了解。
我們?nèi)祟愒谂龅揭粋€(gè)新問題的時(shí)候，會(huì)根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)，所總結(jié)出來的規(guī)律去進(jìn)行判斷，從而找到解決問題的方法。
而機(jī)器學(xué)習(xí)就是類似人類處理問題的方式，通過計(jì)算機(jī)對以往歷史數(shù)據(jù)的分析，從中找出這些數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，然后通過這個(gè)規(guī)律去對對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，分類等操作。
那么機(jī)器學(xué)習(xí)算法和傳統(tǒng)基于規(guī)則的算法又有什么不同呢？
傳統(tǒng)基于規(guī)則的算法是通過使用顯性的編程方式來解決問題，其中的規(guī)則可以被人工明確的。
而機(jī)器學(xué)習(xí)算法是通過使用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得出這些數(shù)據(jù)的變化規(guī)律去解決問題。決策的規(guī)則復(fù)雜或者難以描述，而且這些規(guī)則是由機(jī)器自動(dòng)學(xué)習(xí)獲取的，而不是認(rèn)為明確的。
▼那么什么時(shí)候使用機(jī)器學(xué)習(xí)呢？
◆當(dāng)問題解決方案過于復(fù)雜，人為處理難度大。
◆問題可能涉及大量的數(shù)據(jù)卻沒明確的數(shù)據(jù)分布函數(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的成本高。
◆數(shù)據(jù)分布本身隨時(shí)間變化，需要程序不停的重新適應(yīng)，比如預(yù)測商品銷售的趨勢。
遇到以上這些情況，我們就可以考慮使用機(jī)器學(xué)習(xí)了。
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