机器学习入门：探索历史数据中的模式

"这是一份关于大连海事大学智能科学与技术专业机器学习课程的学习资料，涵盖了从基础知识到具体的机器学习策略，如单步Q-学习控制和ε贪婪算法。课程考核包括平时成绩、上机作业和期末考核，强调理解和实践。教材包括《机器学习》和《机器学习导论》，课程内容涉及监督学习、非参数方法、决策树等多个方面。" 机器学习是计算机科学的一个分支，其核心目标是从历史数据中学习规律并用于未来预测或决策。随着计算机存储和处理能力的增强以及网络的普及，大量数据的积累为机器学习提供了丰富的资源。例如，连锁超市的销售数据可以用来分析消费者的购物习惯，以便进行精准营销。 在机器学习中，单步Q-学习是一种强化学习算法，用于控制智能体在环境中的行为。在该课程中，采用了ε贪婪策略来平衡探索和开发。ε贪婪算法允许智能体在行动选择时以一定的概率ε选择随机动作，以探索未知的环境，而其他时候则选择当前已知的最佳动作，以优化学习效果。设置折扣因子γ=0.98，意味着智能体更重视长期奖励。学习率α=0.3控制了新体验对旧知识的影响程度，即新知识的权重。探索概率ε=0.3决定了智能体会有多少次选择随机动作。 课程结构包括54个学时，其中36个学时用于授课，18个学时用于上机实践，上机时间和地点待定。课程考核不仅有平时表现，还包括上机作业和期末考核。学生需要掌握基本概念，理解机器学习方法的思路，并能实现一些经典算法。 课程内容广泛，包括监督学习（分类和回归）、密度估计、非参数方法、决策树、人工神经网络、贝叶斯学习、增强学习和遗传算法。学习策略鼓励学生积极参与课堂讨论，多动脑思考，为将来的深入学习打下坚实基础。 本门课程的教材包括Tom M. Mitchell的《机器学习》和Ethem Alpaydin的《机器学习导论》，这些书籍将帮助学生深入理解机器学习的理论和方法。每周四中午的辅导答疑时间提供了学生与教师交流的机会。 通过学习这门课程，学生不仅可以了解机器学习的基本概念，还能接触到实际应用，如数据挖掘，这是利用机器学习方法在大型数据库中发现有价值信息的过程。机器学习的广泛应用，如推荐系统、预测模型和自动化决策，证明了它在现代社会中的重要性。