台大机器学习基础课程学习笔记：机器学习定义及PLA算法

台大机器学习基础课程学习笔记 机器学习的定义是指计算机程序通过经验E，学习某些任务T，并在性能指标P下提高其性能。简单来说，就是让机器在某些方面提高（如搜索排名的质量），给机器一些数据（用户的点击数据等），然后让机器获得某些经验（Learning to rank的一种模型，也就是数学公式）。这里需要强调的是，提高指标，必须要有某种指标可以量化这种提高，这点还是很关键的。 机器学习的应用场景有很多，例如搜索排名、图像识别、自然语言处理等等。机器学习的三个要素是：1.有规律可以学习；2.编程很难做到；3.有能够学习到规律的数据。编程很难做到可以有多种，大部分原因是系统太复杂，很难用Rule-based的东西去解决，例如搜索排名，现在影响排名的因素有超多几百种，不可能去想出这些因素的规则，因此，这时候用机器学习就是恰到好处。 机器学习的步骤包括：输入、假设集合、输出。输入是指数据，通过提取出feature vector来使用，也就是那个training examples，假设集合是用来选取最终f的。输出就是f（或近似f）。机器学习的算法有很多，例如 PLA（Perceptron Learning Algorithm）、Linear Regression、Decision Tree、Random Forest等等。 PLA算法是机器学习的基本算法之一。它的主要思想是通过不断地训练，来找到最优的模型参数，使得模型的性能达到最佳。PLA算法的优点是简单、易于实现，但其缺点是收敛速度慢，需要大量的数据和计算资源。 机器学习的优点是可以处理大规模的数据，自动地学习规律，并且可以实时地更新模型。但是，机器学习也存在一些缺点，例如需要大量的数据和计算资源，模型的可解释性不强，需要专门的技术和经验。 机器学习是一种非常有前途的技术，可以应用于很多领域，例如搜索排名、图像识别、自然语言处理等等。但是，机器学习也需要具备一定的技术和经验，否则可能会出现一些问题。