读书笔记《神经网络与深度学习》

读书笔记《神经网络与深度学习》

机器学习是人工只能的一个分支，机器学习本身是一个非常大的概念。

机器学习是通过算法从大量历史数据中学习规律，从而对新的样本做智能识别或未来做预测。

机器学习按照学习方式分类：

• 监督学习

  输入数据包括:历史数据、正确期望值、错误期望值

• 非监督学习

  输入数据后有模型自行进行聚类、规则区分

• 强化学习

  一个连续决策的过程，其数学本质是马尔科夫决策过程。

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  马尔科夫过程：对于一个系统，有一个状态转移到另一个状态的过程中，存在着转移概率，且转移概率可以通过前一种状态计算出来，且与该系统的原始状态和此次转移前的马尔科夫状态无关。

  马尔可夫决策过程:指决策者周期地或连续地观察具有马尔可夫性的随机动态系统，序贯地作出决策。即根据每个时刻观察到的状态，从可用的行动集合中选用一个行动作出决策，系统下一步（未来）的状态是随机的，并且其状态转移概率具有马尔可夫性。

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