机器学习 mitchell 答案
时间: 2023-09-07 21:01:31 浏览: 84
机器学习是一种人工智能的子领域,旨在使计算机系统能够从数据中学习,并根据学习到的模式和知识做出预测和决策。Mitchell(1997年)给出了关于机器学习的定义,他认为:“一个程序被认为是通过经验E学习了任务T,以便于在性能度量P上达到性能表现的提升,如果针对任务T的性能度量P,其随经验的增加呈现出显著的改善。”
Mitchell的定义中强调了几个关键概念。首先,机器学习是通过经验学习的。这意味着计算机系统不是通过程序编码而是通过对大量数据进行学习,发现其中的模式和规律。其次,机器学习是针对特定任务的学习。这可以是分类、回归、聚类等不同类型的任务。第三,机器学习的目标是在某种性能度量上取得改善。这意味着机器学习算法被设计为在特定任务上具有更好的性能,如准确率、召回率等。
机器学习有许多不同的方法和技术,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。在监督学习中,计算机系统通过输入数据和与之关联的标签进行学习,从而能够预测未标记数据的标签。无监督学习则是通过发现数据中的模式和结构进行学习,而没有标签作为指导。强化学习则是通过与环境的交互来学习,并根据奖励信号做出决策。
机器学习在许多领域中都有广泛的应用,包括自然语言处理、图像识别、推荐系统等。通过机器学习,计算机系统能够从大量数据中学习,提取有用的信息,并根据这些信息做出智能决策。然而,机器学习也面临一些挑战,如数据质量问题、过拟合等。因此,研究人员一直在努力改进和优化机器学习算法,以提高其性能和可靠性。
相关问题
有什么关于机器学习推荐的好书
以下是一些关于机器学习推荐的好书:
1.《Python机器学习基础教程》(Introduction to Machine Learning with Python):这本书由Andreas Müller和Sarah Guido编写,是一本非常适合初学者的入门书。它涵盖了从数据预处理到模型选择和性能评估的所有基础知识。
2.《机器学习实战》(Machine Learning in Action):这本书由Peter Harrington编写,提供了很多实践性的例子,帮助读者理解机器学习的基本概念和实现方法。它通过使用Python语言和开源工具包来讲解机器学习的应用。
3.《机器学习》(Machine Learning):这本书由Tom Mitchell编写,是机器学习领域的经典教材之一。它介绍了各种机器学习算法的基本概念和原理,并提供了很多实践性的例子和应用。
4.《统计学习方法》(Statistical Learning Methods):这本书由李航编写,是中国机器学习领域的经典教材之一。它介绍了各种统计学习方法的基本原理和应用,包括支持向量机、神经网络、决策树等。
5.《Python数据科学手册》(Python Data Science Handbook):这本书由Jake VanderPlas编写,涵盖了机器学习、数据挖掘、数据可视化等多个领域。它使用Python语言和开源工具包来讲解各种数据科学技术的应用。
推荐几本机器学习的书籍
推荐几本机器学习的书籍:《机器学习》(Tom M. Mitchell)、《统计学习方法》(李航)、《深度学习》(Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville)、《模式识别与机器学习》(Christopher M. Bishop)。
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