ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

20210712_27期_深度学习_Task1_机器学习介绍

2021-07-12 23:31:27  阅读:301  来源: 互联网

标签:function Task1 27 机器 reinforcement 学习 监督 learning 20210712


一 机器学习介绍

在这里插入图片描述

目录


来源

Datewhle27期__深度学习 :
https://github.com/datawhalechina/leeml-notes
作者: 王茂霖、陈安东、刘峥嵘、李玲、丁一超

论坛地址:
http://datawhale.club/t/topic/1574


1. 机器学习.

1.1 机器学习简介

  • Write the program for learning ≈ looking for a Function
    在这里插入图片描述
  • machine learning所做的事情,你可以想成就是在寻找一个function,要让机器具有一个能力,这种能力是根据你提供给他的资料,它去寻找出我们要寻找的function。还有很多关键问题都可以想成是我们就是需要一个function。
    • ready a set of function
      在这里插入图片描述

    • Training Data

在这里插入图片描述

  • Goodness of function f

在这里插入图片描述

1.2 机器学习分类

机器学习–数据分析技术–利用模型发现规律—预测/推断/分类—有监督/无监督等等

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

同样的颜色不同的方块是同一个类型的,这边的蓝色的方块,指的是学习的情景,通常学习的情景是你没有办法控制的。比如,因为我们没有data做监督学习,所以我们才做reinforcement learning。现在因为Alpha Go比较火,所以Alpha Go中用到的reinforcement learning会被认为比较潮。所以说有学生去面试,说明自己是做监督学习的,就会被质疑为什么不做reinforcement learning。那这个时候你就应该和他说,如果我今天可以监督学习,其实就不应该做reinforcement learning。reinforcement learning就是我们没有办法做监督学习的时候,我们才做reinforcement learning。红色的是指你的task,你要解的问题,你要解的这个问题随着你用的方程的不同,有regression、有classification、有structured。所以在不同的情境下,都有可能要解这个task。最后,在这些不同task里面有不同的model,用绿色的方块表示。

参考资料

  1. https://datawhalechina.github.io/leeml-notes/#/chapter1/chapter1?id=机器学习介绍

标签:function,Task1,27,机器,reinforcement,学习,监督,learning,20210712
来源: https://blog.csdn.net/yuliuchenyin/article/details/118684978

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有