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神经网络与机器学习 第一讲(1)——为什么需要机器学习
阅读量:4596 次
发布时间:2019-06-09

本文共 504 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

一、什么是机器学习?

  1. 有些问题很难用写程序去解决,比如对象识别:

    1) 我们不知道人脑是怎么识别对象的,也就没法写程序

    2) 即使我们有很好的想法,还是发现很难写

  2. 很难计算一个信用卡交易行为是不是异常的:

    1) 找不到简单的规则,可能需要结合巨大数量的规则

    2) 作弊的手段是随时间变化的,我们的程序需要不断更新 

二、机器学习方法

  1. 收集输入输出对

  2. 机器学习算法能够利用这些输入输出对,完成任务

    1) 需要很多样例

    2) 在新的样例上也能起作用

    3) 新的训练数据都来,模型可重新训练改变

三、一些解决的很好的例子

  1. 模式识别:对象识别、人脸识别、语音识别

  2. 异常检测:信用卡交易异常

  3. 预测:股票价格、电影是否受欢迎

四、例子

  1. 手写识别 MNIST

  2. 真实场景中的对象识别 ImageNet

  3. 语音识别 TIMIT

转载于:https://www.cnblogs.com/fengfangxiang/archive/2012/11/27/2790086.html

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