请教：Machine learning

请问下 Machine learning 到底是研究什么的？就业去向？多谢了
另外有这方面的排名吗？

概括地说，Machine Learning研究的是：那些可以通过experience而改进自己performance的program。
ML跟DM，Data Mining联系很紧密，后者业界应用很多，比如搞搜索(Google)，比如搞产品推荐(Amazon)。ML也会应用到金融界，机器人，etc……

没有准确的排名。可参考AI排名

2# 剑痴

多谢剑痴解答 ^^

2# 剑痴

多谢剑痴解答 ^^
duanmupeiyi 发表于 2010-3-31 01:35

端木去Berkeley还想转ML方向么？可以搞Statistical ML~

3# duanmupeiyi

.1point3acres duanmu去  berkeley， 找 michael jordon啊~~  stat cs 双教授~~~  大神级的人物~~

3# duanmupeiyi
端木能评论下reinforcement learning和Q Learning吗？我最近在应用这个方法做VM的资源管理

3# duanmupeiyi
端木能评论下reinforcement learning和Q Learning吗？我最近在应用这个方法做VM的资源管理
superwangxp 发表于 2010-3-31 11:08

端木好像不是这个领域的……However，这是我的研究方向
我不知道你想要什么样的“评论”, but here is some:
Reinforcement Learning，狭义地说，是一类解决MDP的方法。Q-Learning是RL中的一种off-policy control。亦属于temporal difference learning，因为是根据时间差来学习的。
关于你VM资源管理这个具体问题，能不能用Q-Learning做，具体怎么做，你可以描述一下这个问题，我看看能不能给你一些具体的建议。

7# 剑痴
哇。。。大赞小剑哈

我现在有个问题是为什么RL的方法，随着状态空间的增加，系统性能会急剧下降？
2. 我以前看过的应用RL的系统，适应性并不好，也就是说当负载状态变化，系统会抖动好长时间（4-- 5 min）才能再次收敛。这个在算法上有什么好的方法没？


我是打算用RL的方法去做multiple virtual machine的live migration，也就是在一个集群里，如何从VM level把资源自动的从一处迁到另一处，从而实现load balancing, Qos，energy saving, optimal performance, blabala...

btw,小剑能给我推荐几本讲RL的书吗？电子版的或国内有卖的。有一本叫RL：an introduction,MIT press的国内找不到啊。。。

7# 剑痴
哇。。。大赞小剑哈

我现在有个问题是为什么RL的方法，随着状态空间的增加，系统性能会急剧下降？
2. 我以前看过的应用RL的系统，适应性并不好，也就是说当负载状态变化，系统会抖动好长时间（4-- 5  ...
superwangxp 发表于 2010-3-31 20:37

一般的RL方法的performance肯定会随state spaces的size成几何级数递减。因为你state spaces增加了，要explore的就多了。
会抖动是很正常的情况。具体原因可能是因为parameters的设置。如何平衡exploration和exploitation。
《RL: an introduction》当然是最好的入门级书。国内没有引进。看HTML版吧：http://webdocs.cs.ualberta.ca/~sutton/book/ebook/the-book.html

4# 剑痴

嘿嘿，目前其实没有方向，是有投身ML的打算 ^^
Berkeley统计系有 Designated Emphasis (DE) in Communication, Computation and Statistics
http://www.eecs.berkeley.edu/CCS/
看起来挺不错的，统计系的学生要去修EE 或 CS 的课，反之亦然
以后要多请你指点了～