专家开讲 | 机器学习究竟是什么?

2019 年 10 月 31 日 中国图象图形学报

(图片来源网络)

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,其理论研究和应用开发成为非常重要的优先发展方向。机器学习为人工智能提供了基础性的核心算法支撑,要想学好人工智能,首先需要掌握机器学习的基础理论与应用技术。


机器学习是一门关于训练学习算法设计理论与应用技术的学问,不仅涉及微积分、数理逻辑、数理统计、矩阵计算、图论等数学知识,还用到众多最优化理论与方法,为广大初学者掌握机器学习知识带来一定困难。


今天图图推荐一份入门级机器学习攻略,该内容由合肥工业大学计算机与信息学院汪荣贵教授及其团队编写。汪教授深度凝练机器学习现有内容,构建了一套相对完备的知识体系,深入浅出地介绍机器学习理论及相关算法设计技术,并通过实例演算,有助于初学者更清晰、全面的理解和学习。



专家介绍



汪荣贵,合肥工业大学计算机与信息学院教授,主要研究方向智能视频处理与分析、车载视觉增强系统、多媒体技术等。E-mail: wangrgui@hfut.edu.cn

参考教材: 《机器学习及其应用》,汪荣贵等编著,2019年8月第1版


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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