吴恩达机器学习笔记2——初识机器学习

第1章 初识机器学习

1,welcome，举了一些实例

2,introduce what is machine learning.

3,监督学习（supervised learning）：

通过算法对一些离散的数据进行监督，与无监督算法的区别是，监督算法是在确定知道数据集每一个是否正确的情况下。通常有回归问题(regression problem)和分类问题(classification problem)。回归问题，数据是连续的实数，分类问题，往往是要得到结果是1或者0。

有许多博客也对于回归和分类进行研究，如https://blog.csdn.net/wspba/article/details/61927105

4,无监督学习(unsupervised learning)：

我们得到的数据集，不知道它们都是啥，也不知道能用来干啥。

聚类算法。clustering algrithm。采用该算法将数据集分成一簇一簇的，clusters.

cocktail party algrithm 鸡尾酒聚会算法

采用上面一行代码，就可以将不同人的声音在房间里的噪音和别人的声音中提取出来。

课程中将采用octave开源软件

无监督学习是一种给计算机一堆数据，要求他找出数据的类型结构的学习机制。

https://blog.csdn.net/xiaocong1990/article/details/54909126/

svd奇异值分解原理详解参见。