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缘起

抽象和形式化的任务对于人类是最困难的脑力任务之一,如:象棋、围棋,基于一定规则下进行对弈,但对于计算机而言却相对容易,你只需要告诉它规则,它是需要不断计算即可。但对于如何将非形式化的知识传递给计算机便是一个难题。

一开始人们尝试使用硬编码的方式去将整个世界形式化,似乎离散数学这门学科就是一个很好的例子,大量的抽象和形式化,还有如知识库(knowlege base)

人们又开始尝试让AI系统具备自己获取知识的能力,即从原始数据中提取模式的能力。这种能力被称为”机器学习(machine learning)“,如:逻辑回归(logistic regression),朴素贝叶斯(naive Bayes)

​ 不同的表示方法得到的数据分布不同(左边是笛卡尔坐标下的,右边是极坐标下的)

实际上机器学习很大一部分是提

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