【机器学习】P1 机器学习绪论

目录

引言

机器学习致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。

在计算机系统中,"经验"通常以"数据"形式存在,因此,机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生"模型"(model)的算法,即"学习算法"(learning algorithm)。有了学习算法,我们把经验数据提供给它,它就能基于这些数据产生模型。在面对新的情况时,模型会给我们提供相应的判断。

如果说计算机科学是研究关于"算法"的学问,那么机器学习,则是研究关于"学习算法"的学问。

相关推荐
心疼你的一切16 小时前
昇腾CANN实战落地:从智慧城市到AIGC,解锁五大行业AI应用的算力密码
数据仓库·人工智能·深度学习·aigc·智慧城市·cann
AI绘画哇哒哒16 小时前
【干货收藏】深度解析AI Agent框架:设计原理+主流选型+项目实操,一站式学习指南
人工智能·学习·ai·程序员·大模型·产品经理·转行
数据分析能量站16 小时前
Clawdbot(现名Moltbot)-现状分析
人工智能
那个村的李富贵16 小时前
CANN加速下的AIGC“即时翻译”:AI语音克隆与实时变声实战
人工智能·算法·aigc·cann
二十雨辰16 小时前
[python]-AI大模型
开发语言·人工智能·python
陈天伟教授16 小时前
人工智能应用- 语言理解:04.大语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
Luhui Dev16 小时前
AI 与数学的融合:技术路径、应用前沿与未来展望(2026 版)
人工智能
chian-ocean16 小时前
量化加速实战:基于 `ops-transformer` 的 INT8 Transformer 推理
人工智能·深度学习·transformer
那个村的李富贵16 小时前
从CANN到Canvas:AI绘画加速实战与源码解析
人工智能·ai作画·cann
水月wwww16 小时前
【深度学习】卷积神经网络
人工智能·深度学习·cnn·卷积神经网络