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本文节选自《噪声 epub》
消除噪声判断中存在噪声,但判断模型中没有人们往往相信自己的判断能更好地考虑问题的复杂性和微妙的细节,但复杂性和微妙的细节基本上没什么用,因为它们并不会提升简单模型的准确性。在保多“。梅尔的书出版60多年后的今天,机械性预测优于人关的判断这一观点仍然令人震惊。判断中有很多噪声,因此无噪声的判断模型会做出更准确的预训。第10章无噪声的规则近年来,人工智能(ArtificialIntelligence)特别是机器学习技术让机器能够执行许多以前只有人类才能执行的任务。惊人的速度和准确性来处规划
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行车路线。它们还可以的判决;识别哪些嫌疑人更可尽管如今我们一听到“算法”一词,法可以承担人脸识别、语言翻译、分析医学影像等任务,机器学习算并且可以以计算问题,例如为成干上万名要驶员迅速执行困难的预能在保释期用,但这个词还有更广泛的含计算或其他问题时《〈尤其是这一定义,我们在上一章中断也属于算法。事实上,从简单的规则许多机械性方法都可以胜过人类的判断。机械性方法之所以有这种出色所有机械性方法均无噪声,尽管这不是唯表现,一个关键原因可能是一的原因。为了研究不同类型的基在何种条件下更有价值,
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线性回归模型)开始我们的旅程。含义。在词测任务:预测美国最高法院逃脱;评估儿童保护部门接到的哪些电话更紧急,并需要工作人员上门访视。首先想到的是上面这些应由中,算法的定借助计算机所遵循的步骤或规则。根据义是:在解决所描述的简单模型和其他形式的机械性判到最复杂且难于规则的方法,我们从第9章的基于多元回级着两个相反的方同前进,渐复杂的方癌前进〈见图10-首先从极端简1)。以理解的机器学习算法,并了解每和方法为何以及归的简单模型〈即由此出发,我们将在复杂性频谱上捷的一端开始,然后明痢逐
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