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机器学习人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论统计学逼近论凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多推论问题属于无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。

机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音手写识别、战略游戏和机器人等领域[1]

定义

机器学习有下面几种定义:

  • 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。
  • 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。
  • 机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。

分类

机器学习可以分成下面几种类别[2]

  • 监督学习从给定的训练数据集中学习出一个函数,当新的数据到来时,可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入输出,也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见的监督学习算法包括回归分析和统计分类。

监督学习和非监督学习的差别就是训练集目标是否人标注。他们都有训练集 且都有输入和输出

  • 无监督学习与监督学习相比,训练集没有人为标注的结果。常见的无监督学习算法有生成对抗网络(GAN)、聚类。
  • 半监督学习介于监督学习与无监督学习之间。
  • 增强学习机器为了达成目标,随着环境的变动,而逐步调整其行为,并评估每一个行动之后所到的回馈是正向的或负向的。

视频

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参考文献