资料介绍
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
为了建立供将来使用的符号,我们将使用x(i)来表示“输入”变量(本例中也称为输入特征),以及y(i)来表示“输出”或我们正试图预测(价格)的目标变量。我们称之为训练示例,我们将用来学习的数据集-m个训练示例的列表{(x(i),y(i));i=1,。..。,M}-被称为训练集。注意,符号中的上标“(i)”只是训练集中的一个索引,与十六进制无关。我们还将使用X表示输入值的空间,Y表示输出值的空间。在这个例子中,x= y= r。
为了更正式地描述监督学习问题,我们的目标是,给定一个训练集,学习函数h:X 7_Y,使得h(x)是对应于y值的“好”预测器。从图画上看,这个过程就是这样的:
当我们试图预测的目标变量是连续的,比如在我们的住房例子中,我们把学习问题称为回归问题。当y只能呈现少量的离散值时(比如asif,给定居住面积,我们想预测一个住宅是房子还是公寓),我们称之为分类问题。
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