台大机器学习作业解析：从无监督到强化学习

"台大机器学习作业一1" 这篇摘要主要涉及的是台湾大学林轩田教授的机器学习课程的作业解析，作者通过分享自己的学习过程和作业解答，旨在深化理解并为其他学习者提供参考。作业内容包括多个问题，涵盖了不同的机器学习概念。 首先，作业中的某些问题可以通过直觉或设计方法（design approach）来解决，例如质数判断和自由落体问题，这些问题具有明确的数学解决方案，不需要复杂的机器学习算法。 在Problem2中，涉及到训练一个系统进行下棋，这是一个典型的强化学习（reinforcement learning）问题。强化学习的特点是系统在与环境的交互过程中不断学习，通过奖励（positive feedback）或惩罚（negative feedback）来优化策略，就像训练小狗一样。 Problem3提到了对无标签数据的书进行分类，这是无监督学习（unsupervised learning）的应用场景。无监督学习是在没有先验类别信息的情况下，寻找数据内部的结构和模式。 Problem4涉及到识别有脸和无脸的图片，这是一个监督学习（supervised learning）问题。监督学习需要已标注的训练数据，即知道哪些图片包含人脸，哪些不包含，通过这些信息训练模型进行分类。 最后，Problem5被作者认为可能是主动学习（active learning）的问题。主动学习是指在有限的标注样本中，通过策略性地选择最具代表性的样本来最大化模型的学习效果。通常，系统会询问人类专家来获取新样本的标签，以减少对大量标注数据的依赖。 参考资料包括了博客、笔记和在线课程论坛，这些链接提供了更多关于机器学习问题的详细解答和深入学习的资源，如无监督学习、监督学习以及主动学习的进一步探讨。 这个作业涵盖了机器学习的几个重要分支，包括强化学习、无监督学习、监督学习和主动学习，展示了机器学习在实际问题解决中的应用。通过学习和实践这些题目，可以帮助学生更好地理解和掌握不同类型的机器学习方法。