【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 1_Introduction and Basic Concepts 介绍和基本概念

1.2 机器学习是什么

　　参考视频: 1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv

1.2.1 机器学习定义

• Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. 机器学习：在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。

• Tom Mitchell (1998) Well-posed Learning Problem: A computer program is said to learn from
experience E with respect to some task T and some performance measure
P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience
E. 卡内基梅隆大学Tom 定义：一个程序被认为能从经验 E 中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验 E 后，经过 P 评判，程序在处理 T 时的性能有所提升。

　　例题，以垃圾邮件监测为例，解释Tom 定义中字母的对应：

1.2.2 机器学习算法

1、常用：

　　Supervised Learning 监督学习：学习数据带有标签

　　　　Unsupervised Learning 无监督学习：没有任何的标签，或者有相同的标签。已知数据集，不知如何处理，也未告知每个数据点是什么。

　　　　　　（右侧的例子，无监督学习将数据划分为两个集合，也就是聚类clustering algorithm）

2、其他：

　　　　Reinforcement learning 强化学习, recommender systems 推荐系统

1.2.3 课程目的

　　If you actually tried to develop a machine learning system, how to make those best practices type decisions about the way in which you build your system. 如何在构建机器学习系统的时候选择最好的实践类型决策，节省时间。

1.3 监督学习

参考视频: 1- 3- Supervised Learning (12 min).mkv

1.3.1 Regression回归问题：预测结果是连续的输出值

　　　在历史房价数据的基础上，预测房屋价格。可以使用直线拟合（粉色），也可以使用二次曲线拟合（蓝色）。

　　　　监督学习：基于已有的正确结果。回归问题：预测连续的输出值

1.3.2 Classification分类问题：预测结果是离散的多个值

下图是基于两个特征（两个维度）进行预测的例子，右边是其他可能维度（维度可能有无穷多个）

1.3.3 区分 “分类问题”和“回归问题”

　　　　例题：

1.4 无监督学习

　　参考视频: 1 - 4 - Unsupervised Learning (14 min).mkv

1.4.1 聚类算法clustering algorithm 在现实生活中的应用

　　1、Google News 每天将爬来的网址分为一个个的新闻专题。

　　2、基因信息分组。

3、组织大型计算机集群。社交网络的分析。市场分割。天文数据分析

　　4、鸡尾酒party问题，将混在一起的多个音频源拆开。

通过这个例子，特别强调了Octave和MATLAB这些软件的简洁之处，这个算法的实现在Octave里只需要一行代码

[W,s,v] = svd((repmat(sum(x.*x,),size(x,),).*x)*x');