【CS229】監督學習 vs. 無監督學習
機器學習是什麼？
一個比較接地氣的定義是，研究計算機如何模擬或者實現人類的學習行為，以獲取新的知識或者技能，並重新組織已有的知識結構，不斷改善自身的效能。
監督學習
監督學習是我們給學習演算法一個數據集，這個資料集包含正確答案。
如果我們嘗試著去推導一個連續值，那這就是個迴歸問題；如果想要推導一個離散值，則為分類問題。
無監督學習
監督學習中的每條資料，都對應著正確答案。而無監督學習，資料集中不包含任何標籤。也就是說，我們拿到資料集，不知道如何處理，因為沒有目標值，自然就沒有目標~~
但是我們仍然可以嘗試著從資料集中學到一些什麼東西，比如對資料進行聚類。聚類演算法只是無監督學習的一個典型案例，它的應用非常廣闊，包括對大型計算機叢集進行管理，對社交網路進行分析以及做市場分析等等，在天文學領域，用聚類演算法也取得了很棒的效果。
簡單總結，無監督學習就是交給演算法一堆資料，讓演算法幫助我們從中找到某些資料結構等資訊。
機器學習演算法的使用
一般第一步是搭建原型，用Octave或者Matlab進行搭建。
現在機器學習框架這麼發達的情況下，直接用框架建模已經很快了。
END.
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