机器学习笔记(1)基本概念

/*本课程笔记依托于Machine Learning——Andrew Ng(Stanford University)*/

当我打算开始学机器学习的时候我就感觉自己给自己开了一个超级大的坑

人生为什么辣么艰难

先记一下什么是机器学习

好吧这里我偷了个懒,直接从coursera上搬运过来了

机器学习分为Supervised learning(监督学习) 和 Unsupervised learning(无监督学习).

Supervised Learning

翻译一下(怎么可能)

简单的来说就是给定一组训练集,给定这组训练集对应的结果,假定为是否是猫,通过训练集以及训练结果来达到识别一个物体是否是猫的工作,再通俗一点监督学习就是提前告诉你这个样本是啥,那个样本是啥,然后给一个新东西判断这个属于啥

监督学习的目标是建立一个输入到输出的映射关系(《机器学习导论》机械工业出版社原书第三版)

 

coursera给出了两个监督学习的example,照搬过来

 

Unsupervised learning

简单来说,无监督学习就是

(卧槽,感觉好不专业,算了大概就是那么个意思)

coursera也给出了example,照搬过来

大概这就是一些基本概念吧,简单的记录一下什么是机器学习,以及什么是监督学习和无监督学习

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