目錄

1）welcome

2）What is Machine Learning

3）Supervised Learning?

4）Unsupervised Learning

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1）welcome

第一個視頻主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)目前的案例，主要有：數(shù)據(jù)庫挖掘、醫(yī)療記錄、生物工程、無人直升機(jī)、手寫識別、NLP、計(jì)算機(jī)視覺等。

2）What is Machine Learning

下面是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個定義，分別來自于Arthur Samuel 和 Tom Mitchell：

第一個定義是：在未進(jìn)行特定編程的情況下，給予計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)能力的領(lǐng)域。

第二個定義是：一個程序被認(rèn)為能從經(jīng)驗(yàn) E 中學(xué)習(xí)，解決任務(wù) T，達(dá)到性能度量值P，當(dāng)且僅當(dāng)，有了經(jīng)驗(yàn) E 后，經(jīng)過 P 評判，程序在處理 T 時的性能有所提升。

目前存在幾種不同類型的學(xué)習(xí)算法，主要的兩種類型為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。此外還有強(qiáng)化學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)等。但更重要的還有了解應(yīng)用學(xué)習(xí)算法的建議。我們不僅要知道工具，更要知道如何使用好工具。

3）Supervised Learning?

先看一個例子，這有一張數(shù)據(jù)圖，橫軸表示面積，縱軸表示房價(jià)?；谶@組數(shù)據(jù)，假如你有一個朋友，他有一套750平方英尺的房子，能賣多少錢？從圖中可以看出，紅色和藍(lán)色曲線代表兩種擬合方式，顯然藍(lán)色曲線擬合的效果更好。這是一個回歸問題，回歸的意思是，我們在試著推測出一個連續(xù)值的結(jié)果。

這里有一份關(guān)于乳腺癌的數(shù)據(jù)，橫軸表示腫瘤大小，縱軸表示腫瘤是否為惡性。惡性則為1，良性記為0。這是一個分類的問題，分類指的是，我們推測出離散的輸出值。

在其它機(jī)器學(xué)習(xí)問題中，可能會遇到不止一種特征，我們不僅知道腫瘤的尺寸，還知道患者的年齡。腫塊密度、腫瘤細(xì)胞尺寸等等。

現(xiàn)在我們來總結(jié)一下，監(jiān)督學(xué)習(xí)基本思想是：我們數(shù)據(jù)集中的每個樣本都有相應(yīng)的 “正確答案”?；貧w可以推出一個連續(xù)的輸出，分類目標(biāo)是一組離散的結(jié)果。

4）Unsupervised Learning

現(xiàn)在我們來介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集已經(jīng)有了正確的標(biāo)記。而在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集沒有任何的標(biāo)簽。下圖中，我們把數(shù)據(jù)分成了兩個簇，這是聚類算法。

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下圖也是一個聚類算法的應(yīng)用，輸入一組不同個體的基因，我們把個體聚類到不同的類或不同類型的組。

下面是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用，如組織大型計(jì)算機(jī)群、社交網(wǎng)絡(luò)分析，市場分割，天文學(xué)數(shù)據(jù)分析。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习笔记（1）：Introduction的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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