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Andrew Ng機器學習第一章——初識機器學習

表現 多次 無監督學習 答案 性能 分類 理想 通過 連續

機器學習的定義

  計算機程序從經驗E中學習,解決某一任務T、進行某一性能度量P,通過P測定在T上的表現因E而提高。

  簡而言之:程序通過多次執行之後獲得學習經驗,利用這些經驗可以使得程序的輸出結果更為理想,就是機器學習。

主要的兩類機器學習算法

  監督學習和無監督學習

監督學習

  定義:對於數據集中的每個樣本,我們想要算法預測得出正確的答案。例如預測房子的價格、腫瘤良性或者惡性

    回歸問題:預測連續值的輸出(房子的價格)

    分類問題:預測離散值的輸出(腫瘤的性質良或惡)

無監督學習

  定義:給定的數據集,找可能具有的結構

  常見算法:聚類算法(谷歌新聞推薦)

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