在深入探讨该主题之前,让我们退后一步,思考一下真正的学习是什么。我们需要为机器考虑的关键概念是learning from data。人类和其他动物可以通过学习经验来调整我们的 行为。learning赋予我们生活的灵活性,我们可以调整适应新的情况,并学习新的技巧。人类学习的重要部分是remembering, adapting, and generalising:认识到上一次我们处于这种情况下(看到了此数据),我们尝试了一些特定的动作(给出了此输出)并且奏效了(正确),因此我们将再次尝试,如果无法奏效,我们将尝试其他操作。概括地说,最后一句话是关于识别不同情况之间的相似性,以便将在一个地方应用的东西可以在另一个地方使用。这就是learning有用的原因,我们可以在很多不同的地方使用我们的知识。
什么是机器学习
于是,机器学习就是要使计算机修改或调整动作,让这些动作变得更加准确,它的准确性是由所选动作与正确动作的相似程度来衡量。 本质是让计算机learning from data。 正式定义:
Machine Learning is about building systems that can learn from data. Learning means getting better at some task, given some performance measure.