机器学习笔记一

引言

机器学习用途广泛

1， 数据挖掘，分析数据，得出用户画像，寻找用户区分度

2， 无法编程实现的功能比如手写体识别，计算机视觉，自然语言分析

3， 自我学习，推荐不同内容

4， 理解人的学习过程，例如真正的ai

 

什么是机器学习

定义1：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域

Arthur Samuel (1959). Machine Learning: Field of
study that gives computers the ability to learn
without being explicitly programmed

定义2 ：计算机程序从经验E中学习解决某一任务T进行某一性能度量P,通过P测定在T上的表现因经验E而提高

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.

 

监督学习：教会电脑学习

给算法一个数据集，里面都是对的

例如：房价估计（回归问题），分类问题

在监督学习中，对于数据集中的每个样本，我们想要算法预测并得出“正确答案”

 

无监督学习：我们让计算机自己学习

聚类算法分簇

 

推荐使用Octave?

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