期末复习-机器学习导论
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一、绪论
1.1 机器学习的定义
定义一：机器学习是一个赋予计算机不通过显式编程而获得学习能力的研究领域。
定义二：机器学习是一段关于任务T（使用性能指标P度量）的能够从经验E中学习并提升性能P的计算机程序。
两大特征：数据驱动、迭代优化
1.2 机器学习的典型应用
图像识别– 手写数字识别
汽车自动驾驶
人机对弈：国际象棋、AlphaGO战胜人类围棋冠军
自动问答-基于信息检索 / 自然语言处理和知识工程的自动问答系统，AIGC
糖尿病眼底
1.3机器学习分类
一、按输入输出分类
1.回归：将对象按特征计算出一个数值（在一个值域内）特点：y = f(x)， 其中y = 连续值
eg. 房价预测
2.分类：将对象按特征分成一些类别，输出是类别有限集合中的一个类别
3.聚类：按对象间的相似性划分成一些簇
其他：特征降维、生成任务
二、按是否使用训练数据分类
1.监督学习（如 回归、分类）：需要训练样本{(xi,yi)}
2.无监督学习（如 聚类）：只有{xi}，没有可供训练的样本标签y
其他：半监督学习
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