机器学习基础：算法与理论探索

"小结和补充读物-认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版） (1)" 在机器学习领域，我们探讨的是如何让计算机程序通过经验的积累来提升其处理任务的能力。这一章节的核心内容涉及以下几个关键点： 1. 机器学习的应用广泛，尤其是在数据挖掘、复杂问题解决以及动态适应性场景中。例如，数据挖掘用于从海量数据中发现有价值的模式，如医疗数据分析和金融规则提取；在人脸识别或模式识别等难题中，当人类尚未开发出高效算法时，机器学习也能发挥作用；此外，机器学习还可用于自适应控制系统，如生产过程控制和个性化推荐系统。 2. 机器学习是一个跨学科的领域，它融合了人工智能、概率统计、计算复杂性、信息论、心理学、神经生物学、控制论以及哲学等多个学科的概念。 3. 定义一个完整的机器学习问题需要明确的任务目标、性能衡量标准以及提供学习经验的数据来源。这涉及到如何设计学习算法，包括选择合适的学习策略、目标函数、表示形式，以及用于从训练样本中学习目标函数的算法。 4. 学习过程本质上是搜索过程，即在可能的假设空间中寻找最符合训练样本和先验知识的假设。本书将深入讨论各种假设空间的学习方法，如数值函数、神经网络、决策树和符号规则，并探讨在何种条件下搜索算法能够收敛至最优假设。 为了进一步了解机器学习的最新发展，可以参考一系列专业期刊，如《机器学习》、《神经计算》、《神经网络》、《美国统计协会期刊》和《IEEE模式识别和机器智能学报》，以及多个国际会议，如国际机器学习会议（ICML）、神经信息处理系统（NIPS）、计算学习理论会议（CCLT）、国际遗传算法会议（ICGA）和国际知识发现与数据挖掘会议（ICKDD）等。 这本书的定位是面向大学生和研究生的教材，同时也适合软件研究人员和从业者作为参考。作者强调了理论与实践的结合，不仅探讨了学习性能随训练样例数量变化的理论问题，还介绍了实际应用中的主要算法，提供了算法实现和数据的在线资源，便于读者深入理解和实践。 书中感谢了多位同事对创建在线资源的支持，这些资源包括用于人脸识别的神经网络、信贷分析的决策树学习和文本分析的贝叶斯分类器的源代码和数据。这本书旨在为初学者提供一个全面的入门平台，同时也满足高级研究者的需求。