课程题目

机器学习中的常识性问题

课程内容

机器学习是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。本课程主要介绍了当下机器学习的常识性问题,如机器学习概念,发展历史,超参数,常用的统计学习方法,以及数学理论等基础性知识。

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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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题目: Supervised learning

简介:

监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习,其同样是基于示例输入-输出数据对,在输入和输出数据之间建立数学函数的机器学习任务,而该数学函数来源于对有标签训练数据集的学习过程。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归分析),或是预测一个分类标签(称作分类)。一个监督式学习者的任务在观察完一些事先标记过的训练范例(输入和预期输出)后,去预测这个函数对任何可能出现的输入的输出。要达到此目的,学习者必须以"合理"(见归纳偏向)的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。在人类和动物感知中,则通常被称为概念学习(concept learning)。

主要内容:

  • 监督学习
  • 统计分类
  • 回归分析
  • 感知器
  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 支持向量机
  • 朴素贝叶斯分类器
  • 决策树学习
  • 人工神经网络
  • 集成学习
  • k近邻算法
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书籍介绍: 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点,其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。本书从机器学习的基础入手,分别讲述了分类、排序、降维、回归等机器学习任务,是入门机器学习的一本好书。

作者: Mehryar Mohri,是纽约大学库兰特数学科学研究所的计算机科学教授,也是Google Research的研究顾问。

大纲介绍:

  • 介绍
  • PAC学习框架
  • rademacher复杂度和VC维度
  • 支持向量机
  • 核方法
  • Boosting
  • 线上学习
  • 多类别分类
  • 排序
  • 回归
  • 算法稳定性
  • 降维
  • 强化学习

作者主页https://cs.nyu.edu/~mohri/

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