python_机器学习(一)、基本概念

机器学习基础知识：

　　（一）、什么是机器学习？

　　对于某给定的任务T， 在合理的性能调度方案P的前提下， 某计算机程序能够自主学习任务T的经验E， 随着提供合适、优质、大量的经验E， 该程序任务T的性能逐步提升

　　这里最重要的是机器学习的对象：

　　（1）任务Task， T， 一个或多个

　　（2）经验Experience， E

　　（3）性能Performance， P

　　通俗的理解：

　　　　机器学习是人工智能的一个分支， 咱们使用计算机设计一个系统， 使它可以根据提供的训练数据按照必定的方式来学习；

　　　　随着训练的次数的增长， 该系统能够在性能上不断学习和改进；经过参数优化的学习模型， 可以用于预测相关问题的输出。

　　思考：

　　　　如何设计无人驾驶机动车？

　　（二）、机器学习能够解决什么？

　　　　给定数据的预测问题

　　　　　　1. 数据清洗/特征选择

　　　　　　2. 肯定算法模型/参数优化

　　　　　　3. 结果预测

　　　　不能解决什么？

　　　　　　大数据存储/并行计算  ---》大数据能够帮助机器学习，更好的训练模型

　　　　　　作一个机器人

　　

　　（三）、模型怎么创建， 目标函数怎么获得的，如何让模型更好的学下去呢，调参该怎么作呢？

　　　　思考...

　　　　模型的目的：为了使用模型

 

 　　　　

 

 

 

 

 　　（四）、涉及知识

 

 

参数T度降低，用的就是求导

 

 (五)、名词解释