上篇文章有简单提及Machine Learning的定义:
Machine Learning:Algorithms whose performance improve as they are exposed to more data over time.
(一种可以随着时间和资料去完善它的成果的演算法)
也有两种较为详细的定义分别由Arthur Samuel (1959)和Tom Mitchell (1998)提出:
Machine Learning is the field of study that gives the computer the ability to learn without being explicitly programmed. -Arthur Samuel
(机器学习是一种赋予电脑一种学习能力却没有明确撰写程序的研究领域)
A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. -Tom Mitchell
(一个程序可以由经验E去完成任务T得到成果P,经过成果P可以在任务T中获得更多经验E)
也可以用图形化来表示这样的一种回圈式学习:
1.当人类没有相关经验时
2.当人类不知该如何描述经验时
3.解答会随着时间变化
4.解答只适用於特定案例
DataSet是指资料包含Example和其中的Attribute。
Example是指一组资料列,Attribute是指资料的栏位也包含了机器学习所需的输入和输出。
范例如下:
Attribute分为两种资料类型:Categorical values(分类值)和Numeric values(数值)。
<<: 〖错误修复〗Linux CentOS 7 docker-compose 语法回应: ERROR: Couldn't connect to Docker ...
>>: 课堂笔记 - 深度学习 Deep Learning (3)
今天要针对Routes和Middleware的部份进一步了解Express框架。 Express中的...
今年的疫情蛮严重的,希望大家都过得安好,希望疫情快点过去,能回到一些线下技术聚会的时光~ 今天目标:...
来到这系列的最後一篇,除了心得结语外,也讨论的学习 PixiJS 的过程 时期1:不考虑效能,这时期...
Day8 go 的变数有着各式各样的型态: int float string pointer ......
前言 回过头看,props 太太太重要了,决定为它独立一篇 Props 透过它我们才能从父元件传递资...