機器學習，模型評估（udacity nanodegree 1-3總結）

阿新 • • 發佈：2019-02-02

機器學習現在太火熱了，太多人在學，我也跟風在學，一次偶然機會了解到優達學城，本文作為課程的總結。

1.機器學習

1.1機器學習的定義

維基百科中機器學習有下面幾種定義：

機器學習是一門人工智慧的科學，該領域的主要研究物件是人工智慧，特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能。
機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。
機器學習是用資料或以往的經驗，以此優化計算機程式的效能標準。

上面的定義似乎很繞口，如果不瞭解機器學習的話根本不知道他在說啥，借用一下別人的圖，比較搞笑：

當然也能反映出一些問題，機器學習就是一種通過利用資料，訓練出模型，然後使用模型預測的一種方法。其中重要的模型就是在別人看來很高大上的數學公式，當然，這些數學公式不需要我們這些菜鳥去發明創造，我們只要能夠理解和應用它們。

1.2 機器學習中的術語資料集：訓練機器學習模型所用到的資料，比如一個學校的學生資料（年齡，父親身高，母親身高，性別，身高）特徵：資料集中每個學生的某項資料，年齡，性別等。。我們要做的是用前面的特徵預測後面的身高訓練集：驗證集：測試集：

2.模型評估與驗證

3.監督學習

4.非監督學習

機器學習，模型評估（udacity nanodegree 1-3總結）

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