机器学习知识培训讲义(PPT 92页)
所属分类：人工智能
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资料简介：
什么是机器学习
是寻找一种对自然/人工主题、现象或活动可预测且/或可执行的机器理解方法
研究计算机怎样模拟或实现人类（动物）的学习行为，以获取新的知识或技能
重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能
是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径
其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎
机器学习的一个形象描述
机器学习的一般泛型
监督学习
必须预先知道学习的期望结果，并依此按照某一学习规则来修正权值。
知道输入数据，知道结果，用函数预测个例
无监督学习，不知道结果，根据数据特征分类
半监督学习
是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。
它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。
输入数据不可靠，依据权重的调整进行训练。
强化学习
利用某一表示“奖／惩”的全局信号，衡量与强化输入相关的局部决策如何。
(输入\输出之间没有固定的函数)
决策树（简单问题）
人工神经网络（大量样本）
支持向量机（小样本）
人工神经网络
1生物神经元及人工神经元的组成
2人工神经网络的模型
2.1人工神经元的模型
2.2常用的激活转移函数
2.3MP模型神经元
目前多数人工神经网络的构造大体上都采用如下的一些原则：
由一定数量的基本神经元分层联接；
每个神经元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单；
网络的学习和知识存储体现在各神经元之间的联接强度上。
2、人工神经网络的模型
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