机器学习人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,一条自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论统计学逼近论凸分析计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。
机器学习已广泛应用于数据挖掘计算机视觉自然语言处理生物特征识别搜索引擎医学诊断、检测信用卡欺诈证券市场分析、DNA序列测序、语音手写识别、战略游戏机器人等领域。

定义

机器学习有下面几种定义:

  • 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。

  • 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。

  • 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

分类

机器学习可以分成下面几种类别:

  • 监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析统计分类

监督学习和非监督学习的差别就是训练集目标是否人标注。他们都有训练集 且都有输入和输出

  • 无监督学习与监督学习相比,训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有聚类

  • 半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。

  • 增强学习通过观察来学习做成如何的动作。每个动作都会对环境有所影响,学习对象根据观察到的周围环境的反馈来做出判断。

算法

具体的机器学习算法有:

参考文献