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根据卡耐基梅隆大学计算机学院教授汤姆。米切尔〈TomMichell)的定义，机器学习是指“计算机程序能从经验E中学习，以解决某一任务T，并通过性能度量P，作答各本人验E后的表现提升”。这听起来似乎有些绕口，下面将通过人类学习的一个具体例子来进行解释。假如老师想让小明好好学习，在考试中取得好成绩，他可能会给小明布置很多习题，并观罕每次的考试成绩以判断小明学习的效果。如果把这里的“小明学习，殖换成“机需学习”，肖的刷题过程，任务T就是参加考试，而性能度量P就是考试成绩。小明在反复刷题训练、参加考试的过程中，让成绩不断提升以达到预期的分数水平，当他走上高考考场时就能取得好成绩。而机露也是类似的，在经过反复的训练并达标后，执行任务时就可以取得比较好的性能，只不过这里的训练指的是输入数据。综上所述，机器学习模型的训练过程可以分为以下四步。“数据获取:为机器提供用于学习的数据。“特征工程:提取出数据中的有效特征，并进行必要的转换。“模型训练:学习数据，并根据算法生成模型。.评估与应用:将训练好的模型应用在需要执行的任务上并评令人满意的效果就可以投入应用。佑其表现，如果取得了根据训练

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的方式，机器学习可以简单划分为监督学习和无监督学习。监督学习就好比小明每次做完题之后，省人让目进行批改，让小明知道每道题是人否答对。分类就是的监督学习场景，机器先学习具备什么样特征的数据属于什么幸的美别然后当获取新的数据后，它就可以根据数据特征将数据划分到正确督学习则好比老师把大量题目直接丢给小明，让小明在题海中上自己发量足够大的时候，小明虽然不能完全理解每道题，现题目规律，当题的类别。而无监但也会发现一些知识点的固定的选项表述。到类是最经由的无星督学习场景，机器获得数据后并不知道每种特征的数据分别属于什么别，而是根据数据特生几个类别。2.感知器与神经网络前文提到的感知器经网络的基础。之间的相似或相引算法就是这二除复杂的数学公式，对感知器的介绍。首先，场景:的合格评价标准，让我介只知的通过与否，于是小明]想象一希望从和业、竹试及最终生个通过的钼六数#读程中挂科。在搜集完学长、学姐师的评价标准:.第一次作业.如果课程评在写完假设的评价标准后，绩带入评价标准中，结果发现，学姐都不满60分，全者时太小了，假设得个有具体的分小明在大学里选修了一门课程，道平时的两人数志类任后，个

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则课程挂科。异等关系，自动把数据划型的监督学习的案例，为了方便读者理解后续与人工神经网络相关的内容，守法的工作层务场景。这门课程并没有公布详细次作业和一次考试会影E届的学长、学姐姑里搜集1四，来帮助判断自己是人否小明雇定先假设X0.3+第二次作业X0.3+考试X0.4=课程评分。分>=60，则谍程及格;分为它是人工神进行一个简单自这门课程由们的作会在这门一个老小明迫不及竺地想把学长、学姐的成按照现在的计算方式，所有的学长、可以输入上自己的成绩来看看自己是合格还是挂科。如果我们让程序来执行上|也融形成了《图2-3)。入节点，好比接收外界刺油信息节点，也可以看作一个神经元，而根据学长、自小明的工作流程，挂科了。这也惑说明，作业和考试的评价系数小明于是把它们调大了一些，但又及现，学长、学姐在内的所有人又全都及格了，这说明评价系数又调得了，需要调小一点。在反复调整的过程中，组相对合适的系数，将学长、学姐是否挂科划分准确，包括挂科的太大评价标准的公式会找到一此时，小明了一个简易的感知器学姐两次作业和考试的成绩就是三个输的神经元。最终判断是否挂科的输出分数情况算出合格与挂科的函

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