机器学习与数据挖掘基础解析

"本文介绍了机器学习与数据挖掘的基础概念，包括机器学习的定义和学习系统的基本模型。" 在探讨机器学习之前，我们先要理解学习的本质。在心理学领域，学习被视为个体经历后行为的持久变化。在人工智能领域，Simon提出，如果一个系统能通过经验提升性能，就可称之为学习。Minsky则强调学习是内心的改变。Tom M. Mitchell在其著作中给出了机器学习的正式定义，即程序在特定任务上的性能随经验E的增加而改善。这一定义被广泛接受，它强调了学习的三个关键要素：经验、性能改进和反馈过程。 机器学习可以看作是一个系统不断与环境交互，积累经验并优化其知识库的过程。系统通过学习环节处理环境信息，更新知识库中的知识，而执行环节则利用这些知识执行任务并提供反馈。环境可以是系统需要处理的具体对象或情境，如医疗系统中的病人信息或模式识别中的图像。 机器学习系统的基本模型通常包含四个部分：环境、知识库、学习环节和执行环节。环境提供信息，学习环节分析这些信息并与执行环节的反馈进行比较，以发现知识差距。学习环节获取新知识并存储到知识库中，知识库的形式（如一阶谓词逻辑、产生式规则等）和内容是系统设计的关键，需考虑知识的表达能力、推理效率以及适应性。 执行环节则利用知识库中的知识执行任务，同时将执行结果返回给学习环节，形成一个闭环的自适应过程。在这个过程中，知识库的结构和内容不断演变，使得系统能够在面对新的环境和任务时持续学习和改进。 数据挖掘作为机器学习的一个重要应用领域，是从大量数据中发现有价值信息的过程。它结合统计学、数据库技术和人工智能技术，帮助我们从数据中提取模式、规律和洞察。机器学习是数据挖掘的核心工具，通过训练模型预测未知数据的属性或进行分类。 机器学习与数据挖掘相互关联，共同推动了大数据时代的信息处理和决策支持。了解这些基本概念和模型有助于我们更好地理解和应用这些技术，解决现实世界中的复杂问题。