机器学习基础(1)

机器学习(Machine Learning) 概念: 交叉学科,涉及概率论,逼近论,算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟和实现人类的学习行为,以获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能。 定位: 人工智能(Artifical Intelligence)的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 定义: 针对经验E(Experience)和一系列任务T(Tasks)和一定的表现衡量P(Performance),随着经验E的积累,针对特定的任务T可以提高表现P,就说其具有学习能力。 应用: 语音识别,自动驾驶,语言翻译,计算机视觉,推荐系统,无人机,识别垃圾邮件等