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電子發燒友網>電子資料下載>電子書籍>機器學習〔中文版〕書籍

機器學習〔中文版〕書籍

2017-04-10 | pdf | 0.00 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹


  機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器能否象人類一樣能具有學習能力呢?1959年美國的塞繆爾(Samuel)設計了一個下棋程序,這個程序具有學習能力,它可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝。4年后,這個程序戰勝了設計者本人。又過了3年,這個程序戰勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。這個程序向人們展示了機器學習的能力,提出了許多令人深思的社會問題與哲學問題。機器的能力是否能超過人的,很多持否定意見的人的一個主要論據是:機器是人造的,其性能和動作完全是由設計者規定的,因此無論如何其能力也不會超過設計者本人。這種意見對不具備學習能力的機器來說的確是對的,可是對具備學習能力的機器就值得考慮了,因為這種機器的能力在應用中不斷地提高,過一段時間之后,設計者本人也不知它的能力到了何種水平。機器學習有下面幾種定義: “機器學習是一門人工智能的科學,該領域的主要研究對象是人工智能,特別是如何在經驗學習中改善具體算法的性能”。 “機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究”。 “機器學習是用數據或以往的經驗,以此優化計算機程序的性能標準。” 一種經常引用的英文定義是: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.機器學習已經有了十分廣泛的應用,例如:數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。

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