吴恩达机器学习 笔记一 初识AI和对课程的感想

初识机器学习

       机器学习的目标是找到合适的算法去解决实际的问题。那么在遇到问题之后，我们首先需要搞清楚遇到的问题属于下面哪一类，然后才是去寻找合适的算法。机器学习分为以下两类：

• 有监督学习，有“正确的答案”，有训练数据集
  
  • 分类算法：预测离散输出
  • 回归算法：预测连续输出
• 无监督学习，比如聚类算法，它并没有事先给出一个“正确的输出”

感想

       吴恩达的这个视频内容是入门式的，比较浅显。真正的AI自然不会是这么简单。但我还是比较倾向于完整的学习完这个课程，因为可以对AI有一个系统的了解。每个人可以根据自己水平的高低，选择性地重点看一些不熟的地方。
       之于我来说，视频过于浅显，因为读硕的时候矩阵分析，神经网络和梯度下降这些方法都已经学过。因此我会在后续的笔记中适当的加入一些具体算法的分析，毕竟这些才是AI的kernal。
        AI学习过程中，一定要注意弄懂，辨清模型之间的异同。毕竟，我们的目标是用已有的算法来解决问题。

附录

发现一个非常好的资料，吴恩达机器学习课程文字版：
http://www.ai-start.com/ml2014/
也不知道是哪位大神做出来的，在此万分感谢。
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