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1-1课程介绍
人工智能（Artificial Intelligence，AI）
??其中一个领域
机器学习（Machine learning）：
1.涉及领域广
例如：数据挖掘（Database Mining）
解决无法手动编写的程序：手写体识别、自然语言处理（Natural
Language Processing,NLP）、计算机视觉
私人定制程序：亚马逊软件针对用户群体进行程序定制
1-2什么是机器学习
无统一的机器学习定义
Arthur Samuel对机器学习的定义：在没有明确设置的情况下，使计算机具有
学习能力的研究领域。（旧）
Tom Mitchell对机器学习的定义：计算机程序从经验E中学习，解决某一任务
T，进行某一性能度量P，通过P测定在T上
的表现因经验E而提高。
例如：经验E即让程序与自己进行几万次博弈
任务T即玩跳棋
性能度量P即与新对手玩跳棋时赢的概率
又如：经验E即观察使用者是否将邮件标记为垃圾邮件
任务T即标记垃圾邮件（给邮件分类）
性能度量P即正确归类的邮件的数量
吴恩达对Tom的定义的改写：某系统在任务T上的性能在得到经验E之后会提
高性能度量P。
最常使用的机器学习算法（algorithms, ['?lɡ?.r?e?m]）：
监督学习(supervised learning)：设计者教会计算机做某件事
非监督学习(unsupervised learning)：计算机自己学习
其他热点词汇：
强化学习(reinforcement [.ri?n’f?rsm?nt] learning)
推荐系统(recommender systems)
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