早期机器学习的定义由Arthur Samuel在1959年提出。
机器学习:一个研究如何实现在没有特定编程的情况下给予计算机学习的能力的领域。
上述的定义不太正式,也是比较老的一个定义。
现在比较普遍常见的定义是由Tom Mitchell(来自卡耐基梅隆大学)在1998年提出。
机器学习:一个计算机程序被认为从经验E中学习一些任务T和一些性能测量P,如果它在T上的性能(由P测量)随着经验E而提高的话。
Example:下棋
E=下许多盘棋的经验
T=下棋这个任务
P=程序下盘棋会赢的概率
目前机器学习算法主要由以下几类:
监督学习
无监督学习
强化学习
推荐系统
通常来说,任何的机器学习问题可以被认为是以下两种广泛分类的其中之一:
监督学习和无监督学习。
领取专属 10元无门槛券
私享最新 技术干货