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python綜合學習六之機器學習

JackJiang / 1284人閱讀

摘要：通過前面幾節(jié)的學習，已經(jīng)奠定了通往學習的基礎(chǔ)，從這節(jié)開始，來學習機器學習。一什么是機器學習機器學習讓機器從數(shù)據(jù)中學習，進而得到一個更加符合現(xiàn)實規(guī)律的模型，通過對模型的使用使得機器比以往表現(xiàn)的更好，這就是機器學習。

通過前面幾節(jié)的學習，已經(jīng)奠定了通往AI學習的基礎(chǔ)，從這節(jié)開始，來學習機器學習。
一、什么是機器學習

機器學習（MachineLearning）：讓機器從數(shù)據(jù)中學習，進而得到一個更加符合現(xiàn)實規(guī)律的模型，通過對模型的使用使得機器比以往表現(xiàn)的更好，這就是機器學習。

通常來說, 機器學習的方法包括:

監(jiān)督學習(supervised learning)：有數(shù)據(jù)和標簽;

非監(jiān)督學習(unsupervised learning)：只有數(shù)據(jù)沒有標簽;

半監(jiān)督學習(semi-supervised learning)：結(jié)合了監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習;

強化學習(reinforcement learning):從經(jīng)驗中總結(jié)提升；

遺傳算法(genetic algorithm):和強化學習類似，有著適者生存不適者淘汰準則的遺傳算法。

二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

“計算機領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和我們自己身體里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟是一樣的嗎?” 科學家們通過長久的探索, 想讓計算機像人一樣思考, 所以研發(fā)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 究竟和我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多像? 那我們就先來看看人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是什么。

首先, 替代掉生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的, 就是已經(jīng)成體系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 所有神經(jīng)元之間的連接都是固定不可更換的, 這也就是說, 在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里, 沒有憑空產(chǎn)生新聯(lián)結(jié)這回事. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型的一種學習方式就是, 我已經(jīng)知道吃到糖果時, 手會如何動, 但是我想讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學著幫我做這件動動手的事情. 所以我預(yù)先準備好非常多吃糖的學習數(shù)據(jù), 然后將這些數(shù)據(jù)一次次放入這套人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中, 糖的信號會通過這套系統(tǒng)傳遞到手. 然后通過對比這次信號傳遞后, 手的動作是不是”討糖”動作, 來修改人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當中的神經(jīng)元強度. 這種修改在專業(yè)術(shù)語中叫做”誤差反向傳遞”, 也可以看作是再一次將傳過來的信號傳回去, 看看這個負責傳遞信號神經(jīng)元對于”討糖”的動作到底有沒有貢獻, 讓它好好反思與改正, 爭取下次做出更好的貢獻. 這樣看來, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的確不是一回事.

兩者區(qū)別總結(jié)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靠的是正向和反向傳播來更新神經(jīng)元, 從而形成一個好的神經(jīng)系統(tǒng), 本質(zhì)上, 這是一個能讓計算機處理和優(yōu)化的數(shù)學模型。而生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過刺激, 產(chǎn)生新的聯(lián)結(jié), 讓信號能夠通過新的聯(lián)結(jié)傳遞而形成反饋。雖然現(xiàn)在的計算機技術(shù)越來越高超, 不過我們身體里的神經(jīng)系統(tǒng)經(jīng)過了數(shù)千萬年的進化, 還是獨一無二的, 迄今為止, 再復(fù)雜, 再龐大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也不能替代我們的小腦袋。我們應(yīng)該感到自豪, 也應(yīng)該珍惜上天的這份禮物。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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