机器学习Ng-02

Posted frankthu

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  回归这个词的意思是,我们在试着推测出这一系列连续值属性。

  

 

  分类指的是,我们试着推测出离散的输出值: 0 1 良性或恶性,而事实上在分类问题
中,输出可能不止两个值。比如说可能有三种乳腺癌,所以你希望预测离散输出 012
30 代表良性, 1 表示第一类乳腺癌, 2 表示第二类癌症, 3 表示第三类,但这也是分类问

   上图中,我列举了总共 5 种不同的特征,坐标轴上的两种和右边的 3 种,但是在一些学
习问题中,你希望不只用 3 种或 5 种特征。相反,你想用无限多种特征,好让你的算法可以
利用大量的特征,或者说线索来做推测。那你怎么处理无限多个特征,甚至怎么存储这些特
征都存在问题,你电脑的内存肯定不够用。 我们以后会讲一个算法,叫支持向量机,里面有
一个巧妙的数学技巧,能让计算机处理无限多个特征。 想象一下,我没有写下这两种和右边
的三种特征,而是在一个无限长的列表里面,一直写一直写不停的写,写下无限多个特征,
事实上,我们能用算法来处理它们。

    现在来个小测验:假设你经营着一家公司,你想开发学习算法来处理这两个问题:
1. 你有一大批同样的货物,想象一下,你有上千件一模一样的货物等待出售,这时你想预
测接下来的三个月能卖多少件?
2. 你有许多客户,这时你想写一个软件来检验每一个用户的账户。对于每一个账户,你要
  判断它们是否曾经被盗过?
那这两个问题,它们属于分类问题、还是回归问题?
  

  问题一是一个回归问题,因为你知道,如果我有数千件货物,我会把它看成一个实数,
一个连续的值。因此卖出的物品数,也是一个连续的值。
  问题二是一个分类问题,因为我会把预测的值,用 0 来表示账户未被盗,用 1 表示账户
曾经被盗过。所以我们根据账号是否被盗过,把它们定为 0 1,然后用算法推测一个账号
0 还是 1,因为只有少数的离散值,所以我把它归为分类问题 。

以上是关于机器学习Ng-02的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

机器学习资料《分布式机器学习算法理论与实践》+《白话机器学习算法》+《Python机器学习基础教程》

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