Chapter 1 引言

第1章 引言

1.1 学习问题的标准描述

机器学习的定义：对于某类任务$T$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，那么称这个计算机程序在从经验E中学习。

1.2 设计学习系统

1. 选择训练经验
   
   • 属性1：能否为系统的决策提供直接或间接的反馈；间接反馈面临信用分配（credit assignment）问题.
   • 属性2：学习器可以在多大程度上控制训练样例序列；包括三种情况：
     
     • 训练经验是超乎学习器控制的随机过程提供的；
     • 学习器可向施教者提出不同类型的查询；
     • 学习器通过自动探索环境来搜集训练样例。
   • 属性3：训练样例的分布能多好地表示实例分布。
2. 选择目标函数
3. 选择目标函数的表示
4. 选择函数逼近算法
5. 最终设计
   
   • 执行系统（Performance System）：用学会的目标函数来解决给定的任务；
   • 鉴定器（Critic）：以历史记录为输入，输出目标函数的一系列训练样例；
   • 泛化器（Generalizer）：以训练样例为输入，产生一个输出假设，作为对目标函数的估计；
   • 实验生成器（Experiment Generator）：以当前假设为输入，输出一个新的问题供执行系统去探索。

1.3 机器学习的一些观点

机器学习的问题可归结为搜索问题，即对非常大的假设空间进行搜索，以确定最佳拟合观察到的数据和学习器已有知识的假设。

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