Coursera Machine Learning 学习笔记(一)Introduction

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01:Introduction

机器学习的定义

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

  • Tom Michel(1999)
    Well posed learning problem:“A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.”
    在下棋的例子中:

  1. E经验为1000场下棋游戏
  2. T任务为下棋
  3. P评价准则为是否获胜
  • 学习算法的类型
    。 有监督学习(Supervised learning)
    Teach the computer how to do something, then let it use it;s new found knowledge to do it
    注:一般是有标注的训练集
    。无监督学习(Unsupervised learning)
    Let the computer learn how to do something, and use this to determine structure and patterns in data
    注:一般是无标注训练集,使机器从中提取特征,常见算法为聚类
    。强化学习(Reinforcement learning)
    。推荐系统(Recommender systems)

有监督学习介绍

问题分类:
  • 预测问题
    课程内拿房价预测作为示例:具体可以看课程内容
    预测问题也叫回归问题,具有以下特征:
  1. 预测连续的输出
  2. 没有明显得离散划分
  • 分类问题
    课程内以肿瘤划分作为示例

无监督学习介绍

在无监督学习里我们获得的是没有标注的数据,将这些数据划分成不同的数据簇

聚类算法

具体应用示例:

  1. 新闻划分
  2. 基因组排序
  3. 分布式计算机集群划分
  4. 社交网络划分
  5. 天文数据分析

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