机器学习入门科普篇--系列一

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所谓具有学习能力的程序都是指它能够不断的从经理和数据中吸取经验教训，从而应对未来的预测任务。习惯称这种对未知的预测能力叫做泛化力（Generalization）。

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机器学习系统更加厉害的地方是，它具备不断改善自身对应具体任务的能力。习惯称这种完成任务的能力为性能（Performance）。

机器学习的定义

如果一个程序在使用既有的经验（E）执行某类任务（T）的过程中被认定为是“具有学习能力的“，那么它一定需要展现出：利用现有的经验（E），不断改善其完成既定任务（T）的性能（P）的特质。

机器学习的任务分类

机器学习任务种类有很多，最经典且工业界应用最多的就是：监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。

监督学习关注对事物未知表现的预测，一般包括分类问题（Classification）和回归问题（Regression）。

无监督学习则倾向于对事物本身特性的分析，常用的技术包括数据降维（Dimensionality Reduction）和聚类问题（Clustering）等。

分类问题

顾名思义，分类既是对其所在的类别进行预测。类别既是离散的，同时也是预先知道数量的。比如，根据一个人的身高、体重和三围等数据，预测其性别；性别不仅是离散的（男，女），同时也是预先知晓数量的。

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