Andrew Ng机器学习第一章——初识机器学习

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机器学习的定义

  计算机程序从经验E中学习,解决某一任务T、进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因E而提高。

  简而言之:程序通过多次执行之后获得学习经验,利用这些经验可以使得程序的输出结果更为理想,就是机器学习。

主要的两类机器学习算法

  监督学习和无监督学习

监督学习

  定义:对于数据集中的每个样本,我们想要算法预测得出正确的答案。例如预测房子的价格、肿瘤良性或者恶性

    回归问题:预测连续值的输出(房子的价格)

    分类问题:预测离散值的输出(肿瘤的性质良或恶)

 

无监督学习

  定义:给定的数据集,找可能具有的结构

  常见算法:聚类算法(谷歌新闻推荐)

以上是关于Andrew Ng机器学习第一章——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

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