Andrew Ng机器学习第一章——初识机器学习
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)
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