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  • 什么是机器学习?

    机器学习:

    指机器学习通过统计学算法,对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型,利用经验模型指导业务!

    我们换一种说法来说:

    对于某类人物T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E中学习

    如何实现简单的西洋跳棋呢(思路)

    暴力破解:
    • 形成所有局面下的最佳应手,作为知识库
    • 遍历知识库,找到当前局面下最好的下棋方法
    问题:
    • 知识库很难产生,数据量巨大
    • 需要从海量数据中遍历
    固定套路
    • 总结一些行棋规则,根据行棋规则行棋

    问题:

    • 行棋规则总结麻烦
    • 棋力和总结规则的人水平有不可拆分的关系
    模型的训练

    机器学习的思路

    任务T:下西洋跳棋

    性能标准P:赢棋的概率

    经验E:和自己下棋

    确定目标函数:V

    棋局状态b评估

    X1:棋盘上黑子的个数

    X2:棋盘上红子的个数

    X3:棋盘上黑子的个数

    X4:棋盘上红王的个数

    X5:棋盘上被红子威胁黑子的个数

    X6:被黑子威胁红子的个数

    总结出我们的一个小小的方程:

    V(b)=w0+w11*X1+...+W6*X6


    b1 --> b2 --> b3 --> b4 -->...-->bn -->END

    规则:

    胜利:100

    平:0

    输了:-100

    V(B) = 100

    V(B)=0

    V(B)=-100

    V(B)=V(B')

    我们可以尝试反推一下

    输入棋谱或者自己和自己下很多盘可以反推求出w0,w1....w6


    常见的几个概念
    1. 数据挖掘

    2. 机器学习

    3. 模式识别

    4. 统计学习

    5. 计算机视觉(人脸识别)

    6. 自然语言处理

    7. 语音识别

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