ML的定义及分类

机器学习的定义:

• Arthur Samuel 认为机器学习是在特定编程的情况下,赋予计算机学习能力的领域.
• Tom 认为机器学习是一个学习问题,从经验E中学习解决任务T的能力,解决问题的能力用P度量. 学习经验E之后,用P评判之后,处理T时的能力有所提升.

分类

• 监督学习(Supervised learning) 其基本思想是给定数据集中的样本是带有"正确答案"的,学习这些数据之后,再来新样本时,可以做出预测. 常见的问题有,垃圾邮件分类

• 无监督学习(Unsupervised learning) 给定数据集没有标签。常用算法：聚类。常见问题：新闻分类、细分市场