2.机器学习主要包含哪几个方面？

     1959年Arthur Samuel 将机器学习问题定义为：在不直接针对问题进荇编程的情况下，赋予计算机学习能力的一个研究领域

     1998年，Tom Mitchell给出机器学习更正式的定义 对于一个计算机程序来说，给它一个任务T和一個性能测量方法P如果在经验E的影响下，P对T的测量结果得到了改进那么就说该程序从E中学习。

  （在学习下棋的例子中经验E对应着程序鈈但和自己下棋的经历，任务T是下棋性能测量P是在和人类棋手对弈的胜率）

2.机器学习主要包含哪几个方面？

    机器学习主要由监督学习、學习理论、无监督学习以及强化学习四部分所组成下面将对这几部分进行逐一介绍。

       例子：某一个地方的房屋价格的统计属于“回归問题”范畴，即预测的变量是连续的（用算法预测给定房屋面积时房屋对应的价格）

       乳腺癌肿瘤数据的分析，属于“分类问题”范畴即处理的变量是离散的。（用算法预测一个肿瘤是否为恶性）

      理解为什么学习型算法是有效的进而让算法尽可能高效的工作。了解什么樣的算法能很好地近似不同的函数以及试图了解需要多少训练数据的问题。 

     例子：读取邮编问题什么时候算法能在读取邮编时达到99.9%以仩的正确率?

      给定一组数据，不告诉关于数据的任何正确答案分析能否在这些给定的数据中找到一些有趣的结构。

     可以被用在你不需要进荇一次决策的情形中强化学习背后是一个称为“回报函数”的问题。

     强化学习的关键是需要找到一种方式来定义想要什么，即如何定義一个好的行为和一个坏的行为；此外还需要一个学习型算法来尽可能的获得更多的回报和更少的惩罚。

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