吴恩达机器学习入门——绪论

机器学习简介

机器学习即使机器自己学习如何去做。

应用：

       数据挖掘
       实现人类编程不出来的程序：CV、NLP、手写识别、自动驾驶
       私人定制的程序
       理解人类的学习过程和大脑运行

机器学习算法：

                     监督学习（人为）
                     无监督学习（机器自己学习）

监督学习

根据已有的准确的数据进行预测。即数据已经有标签。

分类问题：预测一个离散值的输出
回归问题：预测一个连续值的输出

无监督学习

把不同样本归入不同类别中，即给样本贴上标签。

聚类算法
分类算法：
鸡尾酒舞会问题：假设有舞会上有很多个话筒，并且很多人在讲话，通过某一算法把每个人的语音叠加起来并输出。

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