Stanford-Machine learning(1)機器學習的動機與應用

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第一課：機器學習的動機與應用

Machine Learning 定義

-(Arthur Samuel 1959) 

在不針對問題進行編程的情況下，賦予計算機學習能力的領域。

-(Tom Mitchell 1988) 

对一个计算机程序来说，给它一个任务T和一个性能测量方法P，如果在经验E的影响下，P对T的测量结果得到了改进，那么就说改程序从E中学习了。

-wiki百科

機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動「學習」的演算法。
機器學習演算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的演算法。
演算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習演算法。
很多推論問題屬於無程序可循難度，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似演算法。
「機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究對象是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的性能」。 
「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究」。 
「機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能標準。」
課程主題分為四個部分：

監督式學習(Supervised Learning)
學習理論
無監督式學習
強化學習