吴恩达《机器学习》章节1绪论:初识机器学习
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1、欢迎参加《机器学习》
2、什么是机器学习?
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
监督学习和无监督学的的区别为是否需要人工参与数据结果的标注。
3、监督学习(Supervised Learning)
预先给定数据量的输入和对应的结果,即训练集,利用这个样本训练得到一个模型(建模拟合),然后利用这个模型,将所有的输入映射为所有的输出(让计算机预测未知数据的结果)。
1)回归问题(房屋价格预测问题):预测一系列连续的值
2)分类问题(根据某一特征判断是否为恶性肿瘤或良性肿瘤):预测一系列的离散值
4、无监督学习(Unsupervised Learning)
1)聚类算法(组织大型计算机集群)
2)非聚类(鸡尾酒会算法)
神奇的一行代码:
[W,s,v] = svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x‘);
工具:Octave;matlab;也可使用TensorFlow等开源机器学习框架
以上是关于吴恩达《机器学习》章节1绪论:初识机器学习的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Introduction - Supervised Learning