机器学习是数学统计和计算机科学交叉的跨学科领域。机器学习研究统计模型和算法,以从经验数据中得出预测因子或有意义的模式。机器学习技术主要应用于搜索引擎、语音识别和自然语言处理、图像检测、机器人技术等领域。在我们的课程中,我们将讨论以下问题:学习的数学模型是什么?如何量化一个学习问题的难度/难度/复杂性?如何选择学习模型和学习算法?如何衡量机器学习的成功?

我们的课程大纲:

  1. 监督学习,非监督学习,强化学习。

  2. 机器学习泛化能力

  3. 支持向量机,核机

  4. 神经网络和深度学习

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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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