关于机器学习课程

SJTU-SE3332-机器学习 课程笔记

1. 引言

定义：机器学习是一种人工智能技术，使机器能够在无需显式人工编程的情况下，通过从数据中自动发现潜在的统计规律（模型），并不断优化自身性能（优化），以实现特定的目标（如最小化损失函数）。

数据->训练/优化->统计模型->测试->指标

核心要素：

1. 数据（经验）
2. 模型（假设）
3. 损失函数（目标）
4. 优化算法（提升）

构建一个机器学习系统：

1. 考虑数据可行性和规模
   • 能获得多少数据？需要多少代价（时间、算力、人力成本）？
2. 选择输入数据的合理表示形式
   • 数据预处理，特征提取，等等。
3. 选择合理的模型假设
4. 选择合适的损失函数
5. 选择或设计一个学习算法