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李宏毅机器学习笔记——概述与介绍

介绍及概述笔记

  • 机器学习
    • 机器学习介绍
    • 机器学习流程
  • 学习总览
    • 监督学习
      • 回归 Regression
      • 分类 Classification
        • 二元分类
        • 多分类
    • 半监督学习、迁移学习
    • 无监督学习
    • 结构化学习
    • 强化学习

机器学习

机器学习介绍

人工智能是目标，机器学习是手段，深度学习是一种方法。

机器学习是从数据中寻找一个或若干个规律/函数，并根据新的数据作出相对的回应。

机器学习流程

李宏毅机器学习笔记——概述与介绍_第1张图片

学习总览

李宏毅机器学习笔记——概述与介绍_第2张图片

监督学习

回归 Regression

提供数据，找到合适的模型，对未来进行预测
代表性模型： Linear Regression（也有用于二分类）

分类 Classification

非线性模型：
Deep Learning，原理较为复杂。
SVM、决策树、K-NN…

二元分类

输出Yes or No
举例：垃圾邮件的判断
将带标签的数据喂给机器进行学习，预测不带标签的数据进行预测正负标签

多分类

输出是什么类别
举例：文章题材的分类
标签的类别有多种

半监督学习、迁移学习

适用于大多数训练数据的标签不完整或无关，之后再进行补充。

无监督学习

训练数据没有标签，让机器自己学习其中的规律/共性

结构化学习

举例：语音识别、机器翻译、人脸识别

强化学习

举例：Alpha Go（监督加强化）
不断获得反馈来调整模型

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