[机器学习]Tom.Mitchell

资 源 简 介

[机器学习]Tom.Mitchell

详 情 说 明

Tom Mitchell是机器学习领域的先驱学者之一，他对机器学习给出了一个经典定义："机器学习是一门研究如何通过经验自动改进计算机程序性能的科学"。这一定义抓住了机器学习的核心——通过数据（经验）让系统自我优化。

Mitchell的贡献不仅在于理论定义，他还提出关键的学习系统框架： 任务(Task)：系统要解决的问题类型（如分类、回归） 经验(Experience)：训练使用的数据集 3 性能指标(Performance Measure)：评估学习效果的量化标准

这种结构化定义帮助研究者明确三个核心问题： 系统在优化什么目标？（性能指标） 通过什么数据优化？（经验） 最终要完成什么功能？（任务）

Mitchell的工作为后来监督学习、强化学习等分支的发展奠定了概念基础。