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“一个电脑程序要完成任务,如果电脑获取的关于的经验越多就表现得越好,那么我们就可以说这个程序‘学习’了经验。”
简单来说,什么叫“机器的学习”,如果输入的经验越多,表现的越好,这就叫“机器学习”。
举两个例子:
1.请根据身高来预测体重
首先浏览所有的历史风暴数据,从这些大量的数据中学习出某些“模式”,这些“模式”包含了具体的哪些条件可以导致风暴。
比如我们也许可以通过学习历史数据发现:温度超过40度,湿度在80-100之间,就容易发生风暴。种种类似的模式。
这里注意了!“温度”、“湿度”等等指标,就是机器学习中的“特征”,而这些特征都是人工设置好的!就是说,我们在做这样一个预测系统的时候,首先由专家通过分析哪些“特征”是重要的,然后机器就通过分析历史数据中的这些特征的数据,来找到相应的模式,也就是怎样的特征的组合会导致怎样的结果。