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文章目录机器学习定义说人话例子专家系统 定义好 应招速度快机器学习 实验 奖惩 调参对象任务 TASK T一个或多个经验 EXPERIENCE性能PERFORMANCE类比人类学习监督学习半监督学习无监督学习增强学习可解决问题不可解决问题举例fxy线性模型损失函数L最小损失最小方式建模预测流程python执行模型线性回归EM模型GMM图像卷积SVM其他内容文献数学分析引出对函数上升速度思考分析附录总结导数常用导数应用代码图像方法应用2思想原因梯度下降方法方向导数推导梯度Taylor Maclaurin 公式应用求e的x次方x0e的x次方 代码e的x次方 图像sinx 代码和图像应用2应用3gama函数凸函数特点一阶可微二阶可微海瑟矩阵举例概率论古典概型组合数熵机器学习
定义
对于某给定任务T,在合理的性能度量方案P的前提下某计算机程序可以自主学习任务T的经验E随着提供合适优质大量经验E,该程序对于任务T性能逐步提高。
说人话
机器学习是人工智能的一个分支我们使用计算机设计一个系统使它能够根据提供的训练数据按照一定方式来学习随着训练次数增加该系统可以在性能上不断学习和改进通过参数优化的学习模型能够用于预测相关问题输出
例子
无人驾驶汽车
专家系统 定义好 应招速度快
机器学习 实验 奖惩 调参
对象
任务 TASK T
一个或多个
经验 EXPERIENCE
性能PERFORMANCE
类比
人类学习
监督学习
看月亮
半监督学习
LPA
无监督学习
阅兵 聚类
增强学习
走路 踢球
可解决问题
数据清洗/特征选择确定算法模型/参数优化结果预测
不可解决问题
1 大数据存储/并行运算 2 做一个机器人
举例
机器学习“盯住二号位她容易起快球‘ 传统算法排球规则
fxy线性模型 损失函数L最小损失最小 方式
建模 预测 流程 python执行 模型
线性回归 EM模型 GMM图像
属于D向量 为函数Zfxy在点P的梯度记作gradfxy
梯度的方向是函数在该点变化最快的方向考虑一座解析式为zHxy山在的梯度是在该点坡度变化最快方向梯度下降法
Taylor Maclaurin 公式 应用求e的x次方x0 e的x次方 代码 e的x次方 图像 sinx 代码和图像 应用2 应用3 gama函数 凸函数
若函数f的定义域domf为凸集且满足
特点
一阶可微
若f一阶可微则函数f为凸函数当且仅当f定义域domf为凸集且
二阶可微
若函数f二阶可微则函数f为凸函数当且仅当dom为凸集且若f是一元函数上式表示二阶导大于等于0若f是多元函数上式表示二阶导海瑟矩阵半正定
海瑟矩阵 40,230正定为凸函数
举例 概率论 古典概型 解
将15件产品装入3个箱子每箱装5件共有15/555先把三件次品放入三个箱子共有3种装法。对于这样的每一种装法把其余12件产品放入3个箱子每箱装4件共有12444种装法PA3*12444/15/55525/91
组合数 熵