第一讲 机器学习概述

一. 什么是机器学习

从数据出发，经过computer的计算学习，最终得到某一种表现的增进.

二. 机器学习3个关键

1. 存在一些潜藏的模式可以学习

2. 不容易定义和编程

3. 有蕴含这些模式的数据

三. 机器学习的组件

1. 输入：x∈X

2. 输出：y∈Y

3. 目标函数：f: X→Y

4. 数据集：D = {(x₁,y₁),(x₂,y₂),...,(x_N,y_N)}

5. 假设集：H (A pick a 'best' one as g: X→Y)            

6. 学习算法：A (learning model = H and A)

四. 机器学习与其他领域

机器学习：利用数据找出假设g使其接近于目标f.

数据挖掘：利用数据找出一些有趣的事情.

人工智能：使computer有一些智能的行为.

统计学：利用数据来做一些未知事情的推论.