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1、第10章学习大纲IntroductiontomachinelearningSupervisedlearning（监督学习）Decisiontreelearning（决策树学习）Linearpredictions（线性预测）Supportvectormachines（支持向量机）…Unsupervisedlearning（无监督学习）Learning学习对认识未知的环境是必不可少的, i.e.,当设计者缺乏完整知识的时候whendesignerlacksomniscience（全知）学习作为一种系统构造方法是有用的,
2、i.e.,编写一个学习智能体程序来实现比尝试着将函数直接写出来要好得多学习会不断地修改智能体的决策机制来提高性能学习智能体学习元件Designofalearningelementisaffectedby性能元素的哪些组件是需要学习的什么样的反馈可被用来学习这些组件这些组件可以被哪些方法来表示IntroductiontoMachineLearningMachineLearningEveryday: SearchEngineMachineLearningEveryday: SpamDetection（垃圾邮件检测）Mac
3、hineLearningEveryday: MachineTranslationMachineLearningEveryday: FaceDetectionNowinmostdigitalcamerasforautofocusingMachineLearning脱胎于人工智能工作电脑的一种新能力WhyMachineLearning?SolveclassificationproblemsLearnmodelsofdata(“datafitting”)Understandandimproveefficiencyofhum
4、an learningDiscovernewthingsorstructuresthatareunknowntohumans(“datamining”) …WhyMachineLearning?Largeamountsofdata Webdata,Medicaldata,Biologicaldata…昂贵的手工分析费用计算机变得便宜并性能更加优良WhyMachineLearning?应用程序无法直接通过手工编程完成无人驾驶手写识别自然语言处理(NLP)计算机视觉理解人类的学习（人脑，真正的AI）Whatismachi
5、nelearningusefulfor?机器学习在哪些领域有用？Automaticspeechrecognition自动语音识别当前大部分语音识别和翻译都能够不断学习—你用得越多，它们就会变得越聪明Computervision:e.g.object,faceand handwritingrecognitionInformationretrieval—信息检索对大量文本数据库的阅读,领会和分类对于人类来说是困难的WebPagesRetrieval（检索）Categorization（分类）Clustering（聚类）R
6、elationsbetweenpagesFinancialpredictionMedicaldiagnosis（医学诊断）Bioinformatics（生物信息学）e.g.基因微阵列数据建模,蛋白质结构预测Robotics机器人学电影推荐系统MovierecommendationsystemsMachineLearningMachinelearningisaninterdisciplinaryfieldfocusingonboththemathematicalfoundationsandpracticalapplic
7、ationsofsystemsthatlearn,reasonandact.机器学习是一个交叉学科的领域，着重于研究具有学习、推理和行动的 系统所需要的数学基础以及实际应用Otherrelatedterms:PatternRecognition（模式识别）,NeuralNetworks（神经网络）,DataMining（数据挖掘）,StatisticalModeling（统计模型）...Usingideasfrom:Statistics,ComputerScience,Engineering,Applied Math
8、ematics,CognitiveScience（认知科学）,Psychology（心理学）, ComputationalNeuroscience（计算神经学）,EconomicsThegoaloftheselectures:tointroduceimportantconcepts（概念）,modelsandalgorithmsinmachin
