吴恩达机器学习课程个人笔记（一）

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机器学习的定义：

 对于跳棋游戏来说，经验E就是电脑与自己下了数万次的跳棋游戏，任务T则是玩跳棋，那么性能度量P就是与新手下跳棋时赢的概率。下面是一个小问题：

 

监督学习

 在例子中，给出了实际真实的、正确的数据样本，即房子卖价，而算法目的就是给出更多的正确答案，即为卖家估出750大小的房间价格；同时，这也是一个回归问题，给出连续数值的输出。

 在例子中，这属于一个分类问题，即离散值的输出，只给了一个属性；在其他机器学习中，会有多个属性和特征。

 总结：对于监督学习，我们想要算法预测并得出“正确的答案”，如房子价格、肿瘤是否恶性。对于回归问题，回归是指我们的目标是预测一个连续值输出；对于分类问题，其目的是预测离散值输出。下面是一个小问题：

 无监督学习

得到一个数据集，都是相同的标签或没有标签，只被告知这里有一组数据，你能得出一种结构吗？

 总结：无监督学习是一种学习机制，你给算法大量的数据，要求他找出数据的类型结构。下面是一个小问题：

答案：BC