机器学习实战：认知智能中的知识图谱与案例剖析

"《学习问题的标准描述——认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》是一部专注于机器学习理论和实践应用的教程。该书深入探讨了机器学习的核心概念，如何让计算机程序通过经验自我提升性能。书中强调了学习问题的三个基本要素：任务类型、性能度量和经验来源，通过实例如西洋跳棋、手写识别和自动驾驶汽车来具体阐述。 1.1 学习问题的标准描述部分，详细列举了不同领域的学习任务： - 西洋跳棋学习问题：任务是下西洋跳棋，性能标准是比赛中的胜率，经验来源于与自身对弈。 - 手写识别学习问题：任务是识别图像中的手写文字，性能指标是识别准确率，经验来自标记的手写数据集。 - 自动驾驶学习问题：任务是驾驶汽车，性能衡量是无差错行驶里程，经验源自人类驾驶员的记录数据。 书中指出，机器学习不仅涵盖了统计学、人工智能等多个学科的思想，还涉及哲学、信息论、生物学和认知科学等领域。作者强调，理解和掌握机器学习需要将这些多元学科的观点相结合，以便更好地把握问题的本质和算法背后的概念。 书的目标受众广泛，适合计算机科学、统计学和社会科学专业的学生以及软件研发人员，旨在提供易于理解且包含深入理论内容的教材。书中理论与实践并重，讨论了学习性能随训练样本数量变化的理论问题，以及不同任务适用的学习算法，同时还提供了丰富的实践案例和代码实现，如神经网络在人脸识别中的应用、决策树在信贷分析中的运用，以及贝叶斯分类器在文本分析中的实践。 作者特别感谢那些在创建在线资源方面给予支持的同事，这些资源包括算法实现和相关数据，可通过指定网址获取，进一步丰富了学习者的学习体验。整体而言，《学习问题的标准描述》为读者提供了一个全面且深入的机器学习学习平台，无论对新手还是专业人士，都是宝贵的学习材料。"