一起动脑筋 · 先看一个小故事
女孩发现机器人训练前常错，训练后在没见过的卡片上也更准了。这里的“学习”怎样观察？
把过程摊开来看
- 训练前记录表现
- 提供数据进行训练
- 训练后测试新样本
- 比较是否改善
机器学习中的“学习”通常指系统借助数据改善某项任务表现。
关键不是宣称自己努力了，而是能否在合适评估中表现更好。对新样本有效，称为泛化；只记住练习题不够。
这是一种可测量的技术含义，不要求机器有与人相同的体验。
轮到你来试一试
机器人背对全部练习卡，却认不出新的同类卡片，说明什么？
想好了吗？点开看解释
可能记忆训练样本而泛化不足，需要重新检查训练数据与方法。
带走一个发现
机器学习中的“学习”通常指系统借助数据改善某项任务表现。
试着遮住上面的图，把每一步讲给家人听。如果某一步说不清楚，就回到那张卡片再看一遍。