直白生动!《机器学习中的常识性问题》81页ppt以图画式描述机器学习中的关键问题

2021 年 3 月 12 日 专知

机器学习中的常识性问题定义:作为一名合格的机器学习从业人员必须理解和熟练掌握的机器学习领域的问题。


https://yuanxiaosc.github.io/2019/08/16/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%B8%B8%E8%AF%86%E6%80%A7%E9%97%AE%E9%A2%98/


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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