机器学习课程笔记整理（1）

暑假期间上过徐雷老师的机器学习课程，结束后回家很多天了，发现课程下来还是很多模糊的地方，决定重新整理一下笔记。

第一编的内容在所有结束后体会可能更深，所以简单过一下，最后再过一遍

一、两种主流的统计学习

1）形如工具箱

    针对遇到的问题不断增添对应的新的解决方法，就像工具箱不断增加工具。

    例如：统计分析，数据挖掘等

2）智能学习系统

      注重理论指导与方法

      在此基础上不断解决问题

接下来针对智能学习系统展开

二、两种智能能力

1）TYPE I

    现象-》规律

PS：规律的特点：

            多个个体

            相互关系

            共有程度 

            持续时期

    在世界中获取知识的能力

    通过从各种不确定定的样本中学习

2）TYPE II

    解决所面临的的问题的能力

    从具体样本通过推理，优化，学习来完成具体任务

三、从样本学习的不确定性

   1）样本采集产生的奇异值

   2）噪声

   3）样本数量不够

四、如何消除不确定性

     1）采样一致性

    2）样本多

     3）把噪声也计算进去统一处理（统而计之）

    统计手段

        累加，求均值，预测，估计等