Mr.Chen的编程之道

摘要： ·测试机器学习算法现在你对机器学习算法的分类已经有了一个大体的了解，但在更进一步了解每个算法的细节之前，你还需要对如何测试机器学习算法有一个大体的认识。在大多数情况下，将会出现以下三类数据：训练数据集（training set data）和测试数据（testing data）将被用于对算法进行训练和评估，但最终的考验是怎样执行真实数据（real data）。我们将会首先关注来自于训练和测试的结论，因为我们通常会假定训练集（test set）合理近似现实世界。（另一方面，一些机器学习技术使用第四种数据集，称为验证集[validation set]，它被用来在整个训练期间避免过适合[ov 阅读全文

摘要： 上次我们讨论了基于结果的两类学习。这篇文章我们将关注一些其他方面的学习：监督还是无监督。当训练用例被标记了正确结果的时候，监督学习方式为怎样改进学习给出一个反馈。这类似于教官教导某个Agent，它的行为是否正确。对无监督学习来说这个目标很难实现，因为缺乏事先确定的分类。·监督学习（事先准备好分类）监督学习是最常见的分类问题，因为目标往往是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统。数字识别再一次成为分类学习的常见样本。更一般地说，对于那些有用的分类系统，和容易判断的分类系统，分类学习都适用。在某些情况下，如果Agent能自行计算分类的话，它（Agent）可能不需要事先给出分类。这将在后面 阅读全文

摘要： 在开始学习各种不同类型的机器学习算法之前，首先了解一下背景材料是很有帮助的。它们包括各种算法的执行目标是什么，以及它们适用于人工智能领域的哪些方面。这篇文章将涵盖通常的人工智能研究中的各种学习类型，为每种学习方式提供Example，并且我将尝试为不同的学习算法提供适当的检验。这是机器学习系列的第一篇文章，是之后一系列文章的引论，目的是让我们对有关机器学习算法中特定概念有一些了解。·机器学习的类型问题在人工智能领域，有几类主要的问题，机器学习就是其中之一。机器学习的目标并不完全是寻找意识那么刺激，不过从某些方面说，它更有可能接近达到传统人工智能研究的目标。机器学习的目的是：设计一种算法 阅读全文