P 1-1 什么是机器学习
关于机器学习,一直以来没有一个明确的定义。这节课程给了如下两个定义:
1、Arthur Samuel(1959) Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
(在没有明确设置的情况下,使计算机具有学习能力的研究领域。)
2、Tom Mitchell(1998) Well-posed learning problem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measure by P, improves with experience E.
(一个适当的学习问题:计算机程序从经验 E 中学习,解决某一个任务 T ,进行某一性能度量 P ,通过 P 测定 T 上的表现因经验 E 提高)
课程中举了一个例子:Arthur Samuel 设计了一个跳棋游戏,这个游戏的有趣之处是,程序会自己跟自己下棋,自己找出哪些布局会赢,哪些布局会输,从而通过一步一步地“练习”,最终变成一个“跳棋大师”。这个例子中,经验 E 就是程序每次和自己博弈,T 就是下跳棋,P 就是程序每次下跳棋可以赢的概率。程序通过每次和自己下(E),从而学会下跳棋(T),最终自己赢的概率(P)会越来越高,同时,程序下跳棋(T)的表现会越来越好。
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