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机器学习导论答案,什么是机器学习?

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1. 豆丁网:供给了《机器学习导论》习题回答,具体内容请见 。

2. 道客巴巴:供给了《机器学习导论》习题回答,具体内容请见 。

3. CSDN博客:供给了《机器学习》课程的课后习题答案,该课程由卡内基梅隆大学的Tom M. Mitchell教授编写,具体内容请见 。

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机器学习导论:什么是机器学习?

机器学习(Machine Learning,简称ML)是人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的一个子范畴,它使计算机体系能够从数据中学习并做出决议计划或猜测,而不是经过清晰的编程指令。机器学习的关键在于算法能够从数据中提取形式和常识,然后进步功能和做出更精确的决议计划。

机器学习的类型

机器学习能够分为几种首要类型,包含:

监督学习(Supervised Learning):在这种学习中,算法从符号的练习数据中学习,以便能够对新的、未符号的数据进行猜测。

无监督学习(Unsupervised Learning):在这种学习中,算法处理未符号的数据,寻觅数据中的结构和形式。

半监督学习(Semi-supervised Learning):结合了监督学习和无监督学习,运用少数符号数据和很多未符号数据。

强化学习(Reinforcement Learning):在这种学习中,算法经过与环境的交互来学习,并根据奖赏和赏罚来优化其行为。

机器学习的基本概念

特征(Features):用于描绘数据的特点或变量。

练习(Training):运用数据集来练习模型,使其能够学习数据中的形式。

测验(Testing):运用测验数据集来评价模型的功能。

验证(Validation):在练习进程中,运用验证数据集来调整模型的参数。

机器学习的运用

引荐体系(Recommendation Systems):如Netflix和Amazon等渠道运用机器学习来引荐电影和产品。

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP):机器学习在翻译、语音辨认和情感剖析等范畴发挥着重要作用。

图画辨认(Image Recognition):如人脸辨认、物体检测等,机器学习在计算机视觉范畴有广泛运用。

医疗确诊(Medical Diagnosis):机器学习能够协助医师剖析医学图画,进步确诊的精确性。

金融剖析(Financial Analysis):机器学习在信誉评分、危险办理等方面有重要作用。

机器学习的应战

虽然机器学习取得了明显的发展,但仍面对一些应战:

数据质量(Data Quality):机器学习依赖于高质量的数据,数据质量问题会影响模型的功能。

可解说性(Explainability):许多机器学习模型,尤其是深度学习模型,其决议计划进程难以解说。

过拟合(Overfitting):模型在练习数据上体现杰出,但在新数据上体现欠安。

成见(Bias):机器学习模型可能会学习到数据中的成见,导致不公平的决议计划。

机器学习的未来

更强壮的算法:开发更有用的算法来处理

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